数据正规化（Data Normalization）通常是在数据预处理阶段进行的，而数据预处理是数据准备过程中的一个关键步骤。就你提供的选项来看，数据正规化最适合归类于数据清洗（A）。以下是对各个选项的分析：

A: 数据清洗
- 数据清洗的目的是处理数据中的噪声和不一致性，包括处理缺失值、重复数据和异常值。数据正规化可以被视为数据清洗的一部分，因为它涉及将数据调整到一个共同的尺度，以便于后续分析和建模。

B: 数据选择
- 数据选择涉及从原始数据集中选择相关的数据子集，以便进行进一步分析。这一阶段通常不涉及对数据值的变换或缩放。

C: 数据编码
- 数据编码通常涉及将分类数据转换为数值形式，以便可以用于机器学习算法。虽然这也是数据预处理的一部分，但它与数据正规化的目标不同。

D: 数据扩充
- 数据扩充通常用于生成更多的训练数据，特别是在机器学习和深度学习中以提高模型的泛化能力。数据正规化与数据扩充的目标和方法都不相同。

因此，数据正规化最符合数据清洗阶段的工作内容。正确答案是A: 数据清洗。