工程实践

Datawhale 的特征工程打卡内容，思路清晰还挺实用。尤其是对特征的取舍总结，像seller、offertype这些干扰项直接剔除，干脆利落。数字特征和类别特征也都分好了，想上手建模的你可以直接用这套模板试水。

在大数据领域，有效的工程实践至关重要。

使用Adult 数据集来如何通过特征工程在复杂的现实世界中建模真的挺有趣的。你可以借助转换器提取特征，快速提升模型的准确性，是当你面临类似分类任务时。它的特征包括年龄、教育、婚姻状态等，这些都能好地反映现实中的各类模式。对于想深入了解数据预和特征提取的同学来说，Adult 数据集无疑是一个好的入门工具。你可以用它去尝试不同的机器学习算法，看看哪种最能优化你的结果。哦，如果你有兴趣，下面这些相关资源也不错，你扩展对数据集的理解。比如你可以看看iris 数据集，它也挺适合进行数据挖掘实验的。在进行建模时，不要忘了数据质量对最终效果的影响。使用Adult 数据集时，你会发现一些预步骤能够大大提升模型

项目变更里的价格浮动计算，总是让人头大？SOA 原理结合工程造价的方法，讲得还挺接地气，逻辑也清晰。是像 9.3.1 里的“浮动率”计算，用（1—中标价/招标控制价）×100%这种公式说清楚了报价怎么浮动，真的是给报价人留了活路。 工程造价里的清单偏差、单价调整这些琐碎事，说实话，靠死记硬背根本不现实。这篇文章就做得比较妙，以 SOA 理念拆解规则，你能感受到，整个逻辑结构像拆服务一样被理顺了。不多不少，刚刚好。 而且有意思的是，像那段关于措施项目费的调整流程，平时真碰到了你就傻了眼，这里不仅写清了，还列了情况分支。嗯，说白了就像你在做前端接口判断的时候，一个个 if else 都替你写好了。

元数据采集的日常操作，离不开靠谱的工具支持。MetaCube的元数据管理能力，算是我最近用得比较顺手的一套。你可以直接配置采集模板，还能从多个系统里抓元数据，比如Oracle、DB2、PowerDesigner、Datastage这些都支持，连调度工具都能接。嗯，管理员权限下功能挺多，从模板映射到权限管理，一条龙。要是你做的是企业级的数据平台，搞数据治理或资产目录的，这些功能用起来还是比较省心的。是元模型管理那块，系统视图一打开，结构关系就清楚，效率上去了。除了主系统，相关工具的资源也可以一起配合看看：比如 PowerDesigner 和 Informatica。如果你更偏向开源方向的，也可以

本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程，特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别，如年龄、消费频率等，不仅降低了数据复杂性，还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱，如四分位数等，这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征，以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。

想做数据，了解一下这个数据工程基础课设报告，挺有意思的，基于MapReduce和Hive两大技术，专门汽车销售数据，比较全面。通过MapReduce拆分任务并行，再用Hive进行高效查询，既有技术深度，又能了解市场需求，做得比较有意思。报告的任务包括了销售比例、性别分布、车型统计等，实际操作中你会接触到分布式存储HDFS、大数据计算模型，算是一次入门级的大数据实战。尤其是使用MapReduce数据，能让你深入理解分布式计算的精髓，比较适合刚接触这类技术的同学。开发环境涉及HDFS、MapReduce 以及Hive，调试过程中也能学到如何和优化大数据计算流程。整体体验蛮不错，出来的结果还能通过图

工程学院的数据库实验涵盖了数据库设计、管理、查询和优化的基础知识和应用技巧。学生们通过使用工具如Visio或draw.io绘制实体关系图，学习概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计。他们还学习如何创建数据库表，包括字段类型选择、键的设定和完整性约束的定义。SQL语言的学习包括基本的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句，以及高级的JOIN操作和子查询。数据库管理方面涉及数据库的创建、备份、恢复和性能监控，学生们还学习索引、查询优化和数据库架构调整。代码部分涉及Python、Java或PHP等语言，用于与数据库交互并实现事务控制。实验报告详细记录了每个步骤的过程

为实现我国煤炭工业高质量发展，针对煤矿智能化初级阶段，开展了相关技术体系研究和工程建设。 智能化煤矿顶层设计 以“矿山即平台”理念为指导，将智能化煤矿整体架构划分为设备层、基础设施层、服务层和应用层，以实现煤矿生产、安全、生态、保障的智能化闭环管理。 多源异构数据融合 针对智能化煤矿信息孤岛问题，开展了多源异构数据建模、特征提取与数据挖掘技术研究，并研发了基于数据驱动的信息实体建模与更新技术。 高精度三维地质模型构建 研究了智能化煤矿高精度三维地质模型构建方法，提出了基于地质模型动态更新的煤层厚度自适应截割控制方法。 智能化工作面采掘接续设计 研发了工作面采掘接续智能设计技术，实现了接续工作面

Kafka生产数据工程 在大数据处理领域，Apache Kafka 是一种广泛使用的分布式流处理平台，它允许实时地处理和存储大量数据。本项目聚焦于“Kafka生产数据工程”，通过Java编程语言实现数据的生成与发送到Kafka集群的全过程。以下是项目的核心模块与流程： 1. Kafka基础概念 Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的消息中间件，广泛应用于构建实时数据管道和流应用。在Java项目中，通常使用Kafka的Java客户端API与Kafka集群交互。 2. Kafka生产者API 在Java项目中，创建一个Kafka生产者实例至关重要。该实例通过配置参数（如bootstrap服务器地址、