多源异构数据融合处理的挑战与对策

多源异构数据融合处理的挑战与对策

在大模型训练过程中，多源异构数据融合是不可避免的挑战。本文将从实际工程角度探讨如何有效处理来自不同数据源的异构数据。

核心挑战

1. 数据格式差异：结构化数据（CSV、JSON）与非结构化数据（文本、图像）混杂
2. 数据质量不一致：缺失值、异常值、噪声水平差异巨大
3. 语义鸿沟：不同来源数据的含义和表达方式存在差异

解决方案

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

def merge_heterogeneous_data(data_list):
    # 1. 数据清洗统一处理
    cleaned_data = []
    for df in data_list:
        # 处理缺失值
        df = df.fillna(df.median(numeric_only=True))
        # 标准化数值列
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
        df[numeric_cols] = StandardScaler().fit_transform(df[numeric_cols])
        cleaned_data.append(df)
    
    # 2. 特征对齐与融合
    merged_df = pd.concat(cleaned_data, ignore_index=True)
    return merged_df

实践建议

• 建立统一的数据字典规范
• 使用特征工程工具进行数据转换
• 采用可复现的预处理流水线

该方法有效解决了多源数据融合中的标准化问题，为大模型训练提供高质量数据基础。