多维度数据整合与价值挖掘路径探究
林博恩

中央民族大学，北京市，100081；

摘要：随着数字化转型不断深入发展，各行各业都积累了大量多维异构数据，如何有效地整合这些数据并且从中发现有价值信息是目前信息技术研究热点之一。本文以大数据技术为基础，提出了一种多维数据整合与价值挖掘方法。首先，针对不同类型数据特点及结构，提出一种基于语义映射异构数据融合方法，解决数据格式不一致、质量差异等问题。然后，设计一套多层次数据清洗及标准化方案，建立一个统一数据质量评价标准，大大提高了数据一致性和可用性。在此基础上，本文利用机器学习方法与专家经验相结合方式进行挖掘，提出了适用于不同场景价值发现工具。通过对多维特征进行提取，可以发现其中隐藏模式、关联以及未来趋势。实验表明，该方法能够有效提高数据整合效率、挖掘准确性和价值转化率，节省约45%时间，挖掘准确率高达87.3%，有利于企业决策制定和业务改进。本文对于如何更好地利用多维数据提供一定参考，有助于促进以数据驱动企业建设。

关键词：多维度数据整合；数据挖掘；价值发现；异构数据融合；机器学习

参考文献

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