我觉得这个问题应该反过来想，什么样的数据适合用正态化。正态化只是对实际的简化

其实我认为这种分布就像是人的出生，大部分人都是正常人（可以理解为符合正态分布），只有少部分人是不正常的（可以理解为不符合正态分布），这个比方可能不太恰当，其实正态分布是前辈们总结大量的数据得出的规律

自然界的很多数值，都符合（或大致符合）正态分布，比如人群的身高，血压等。因此前人对正态分布进行了大量研究，从而可以很轻松的根据某个具体数值和所在正态分布数据中的平均数和标准差，算出其百分位数。

另外，根据central limit theorem，大样本的平均数分布接近于正态分布，从而可以从实际观测到的样本中推断出整群(population)的属性，这是我们进行大部分数据统计分析论证的基础

我这样理解，首先一些数据本身就是正态的，所以我们针对正态的数据开发了很多统计推断的方法帮我们更好地认识问题，所以希望一些不是正态的通过一些方法把他们转化成正态，好做统计分析。