无量纲化处理在数据分析和科学研究中扮演着至关重要的角色，其核心目的确实在于提升数据的直观性和易懂性，并简化不同系统或数据集之间的比较过程。在许多实际应用场景中，原始数据往往来自于不同的物理或系统背景，这些数据可能具有截然不同的量纲、量级和分布特征。例如，测量温度时可能使用摄氏度或华氏度，测量长度时可能使用米或英尺，这些不同的量纲使得直接比较不同实验或系统之间的结果变得异常困难。
通过无量纲化处理，我们可以将原始数据转化为无量纲的参数或变量，这些参数消除了量纲的影响，使得不同系统或实验的结果可以在一个统一的尺度上进行比较。这不仅使得数据更加直观易懂，也方便了后续的分析和建模工作。例如，在流体力学中，雷诺数是一个无量纲参数，它能够表征流体的流动状态，并广泛应用于不同规模的流动现象的比较研究中。同样，在热力学中，普朗特数也是一个无量纲参数，它描述了热量传递与动量传递的相对关系。
此外，无量纲化处理还有助于简化数学模型，降低计算复杂度。无量纲参数通常具有更简洁的物理意义，能够揭示系统中关键的物理机制和相互作用。例如，在传热学中，努塞尔数是一个无量纲参数，它描述了对流换热的效率，通过分析努塞尔数的变化规律，可以更深入地理解传热过程的本质。
总之，无量纲化处理通过消除量纲的影响，使得数据更加直观易懂，方便了不同系统或数据集之间的比较，简化了数学模型，揭示了关键的物理机制和相互作用，从而在科学研究和工程应用中具有广泛的应用价值。