企业内网数据处理系统产品系统

面向企业内网需求的数据处理任务：传统数据处理方法已难以满足高维度、非均匀、跨源异构数据的智能化分析需求。本项目针对数据任务存在的维度冗余、采样非均匀性及跨源数据不连续等核心痛点，致力于构建基于人工智能的数字建模技术体系。面对高维特征行列转换、有效时段智能检测、非均匀采样时空对齐等关键技术挑战，项目重点突破多源异构数据融合处理技术，建立涵盖数据清洗、特征重构、时序对齐的全生命周期标准化流程。

1.支持单文件（如CSV, JSON）与大规模多文件数据集合的分布式存储与管理方案。建立了完整的数据版本控制、标注，为不同情景下的专业模型研发提供了高质量、标准化的数据供给。
2.开发了灵活的算法集成框架，支持将数据清洗、特征工程、指标分析等预处理算法以及专业AI模型进行统一注册、编排与版本管理。直接为指标相关性分析、模型预测训练提供了可复用的数据处理能力，显著提升了算法研发效率。

个人完成了全栈开发
1.支持单文件（如CSV, JSON）与大规模多文件数据集合的分布式存储与管理方案。建立了完整的数据版本控制、标注，为不同情景下的专业模型研发提供了高质量、标准化的数据供给。
2.开发了灵活的算法集成框架，支持将数据清洗、特征工程、指标分析等预处理算法以及专业AI模型进行统一注册、编排与版本管理。直接为指标相关性分析、模型预测训练提供了可复用的数据处理能力，显著提升了算法研发效率。