企业级AI应用搭建需要哪些数据准备步骤？

企业级AI应用搭建的数据准备是基础且关键的环节，直接影响模型的性能和应用效果，以下是主要步骤：

明确业务需求与数据目标

• ​​确定业务问题​​：与企业各部门深入沟通，了解业务痛点和目标，明确AI应用要解决的问题，如预测销售趋势、优化客户服务等。
• ​​定义数据需求​​：根据业务问题确定所需数据的类型、范围和质量要求。例如，做客户流失预测，需收集客户基本信息、购买历史、交互记录等数据。

数据收集

• ​​内部数据源​​：从企业现有的业务系统中提取数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源规划系统（ERP）、销售管理系统等。
• ​​外部数据源​​：补充内部数据不足，可从公开数据集、行业报告、第三方数据提供商获取相关数据。如宏观经济数据、市场调研数据等。

数据清洗

• ​​处理缺失值​​：分析缺失值产生的原因，采用删除含有缺失值的记录、均值/中位数填充、模型预测填充等方法处理。
• ​​纠正错误数据​​：检查数据中的逻辑错误、重复记录等，通过规则匹配、人工审核等方式纠正。
• ​​统一数据格式​​：将不同格式的数据统一，如日期格式、数值精度等，确保数据的一致性。

数据标注（针对监督学习）

• ​​确定标注标准​​：明确标注的规则和要求，保证标注的准确性和一致性。如图像识别中，定义不同物体的标注类别和边界。
• ​​标注数据​​：组织专业的标注团队或使用自动化工具对数据进行标注。标注过程中要进行质量控制和审核。

数据划分

• ​​训练集​​：用于模型的学习和参数调整，一般占总数据的70% - 80%。
• ​​验证集​​：在模型训练过程中评估模型性能，调整超参数，通常占10% - 15%。
• ​​测试集​​：在模型训练完成后，对模型的最终性能进行全面评估，约占10% - 15%。

数据特征工程

• ​​特征提取​​：从原始数据中提取有价值的特征，如从文本中提取关键词、主题，从图像中提取纹理、形状等特征。
• ​​特征选择​​：筛选出与目标变量相关性高、冗余度低的特征，减少数据维度，提高模型训练效率和性能。可采用过滤法、包装法、嵌入法等。
• ​​特征变换​​：对特征进行标准化、归一化、离散化等变换，使特征具有更好的尺度、分布和可解释性。

数据存储与管理

• ​​选择存储方式​​：根据数据量大小、访问频率等因素，选择合适的存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。
• ​​建立数据管理机制​​：包括数据的备份、恢复、安全管理等，确保数据的可用性、完整性和安全性。