基于多源数据聚合构建大规模数据集的方法

本发明公开了一种基于多源数据聚合构建大规模数据集的方法。通过提出一种高效的多源数据聚合策略，构建了一套完整的数据整合与清洗方法，实现异构数据的无缝对接和标准化处理。采用自动化数据清洗工具和规则引擎，能够精准去除噪声数据、填补缺失值、去重并标准化数据格式，确保数据的一致性和完整性。此外，结合高效的数据聚合方法，如哈希连接、分区统计、属性融合等，实现跨数据源的智能整合，提高数据处理的准确性和计算效率。该方法特别适用于大规模数据处理需求，能够显著提升数据集的质量和可用性，为大数据分析、机器学习模型训练、商业智能等多个应用场景提供可靠的数据支撑，助力数据驱动决策和智能化分析。