多源异构数据融合处理最佳实践

在大模型训练过程中，数据来源的多样性是常见挑战。本文分享一套可复现的数据融合方案，适用于结构化、非结构化及半结构化数据的统一处理。

核心思路

将不同数据源通过标准化流程转换为统一格式，再进行特征工程处理。关键步骤包括：数据清洗 → 格式转换 → 特征提取 → 数据对齐 → 融合存储。

实战步骤

1. 数据接入与清洗

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.read_csv('user_data.csv')
df2 = pd.read_json('product_info.json')

df1 = df1.dropna(subset=['user_id', 'age'])
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['product_id'])

2. 特征工程与对齐

# 用户特征提取
user_features = df1.groupby('user_id').agg({
    'age': 'mean',
    'gender': lambda x: x.mode().iloc[0] if not x.mode().empty else np.nan
}).reset_index()

# 产品特征标准化
product_features = df2[['product_id', 'category', 'price']].copy()
product_features['price_log'] = np.log1p(product_features['price'])

3. 数据融合与存储

# 基于共同字段关联
merged_df = pd.merge(user_features, product_features, 
                     left_on='user_id', right_on='product_id', 
                     how='inner')

# 保存处理后数据集
merged_df.to_parquet('processed_data.parquet', index=False)

该方案可有效解决多源异构数据融合难题，提升大模型训练效率。