将数据调整为正态分布的核心方法包括对数变换、Box-Cox变换、分位数归一化等，适用于右偏、异方差或非线性数据，能显著提升统计模型效果。

1. 对数变换：适用于右偏（正偏态）数据，尤其是含零或负值时可用偏移对数（如log(x+1)）。例如，收入、房价等长尾数据经对数转换后更接近正态分布。

2. Box-Cox变换：通过参数λ自动优化变换形式，统一处理正数数据。λ=0时等效于对数变换，λ=1时接近线性，适合解决异方差问题。

3. 分位数归一化：将原始数据映射到标准正态分布的分位数上，强制匹配目标分布，常用于基因表达数据等小样本场景。

4. 剔除异常值或截断处理：极端值会导致分布偏移，通过3σ原则或IQR法识别并修正，但需谨慎避免信息损失。

5. 分段调整或分组建模：若全局变换无效，可对数据分段处理（如按年龄段分组后分别调整），或改用非参数模型。

调整后需通过Q-Q图或Shapiro-Wilk检验验证正态性。若效果不理想，可尝试多次迭代或结合多种方法，最终目标是适配后续分析的假设条件。