数据融合技术是指 将来自多个不同数据源的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整、更可靠的信息的技术。它强调对数据的深度加工和优化，通过融合不同数据源的优势来提升数据的质量和价值。数据融合技术涉及将结构化数据和非结构化数据相结合，打破了数据孤岛，提供了更全面、准确的信息。
数据融合技术的应用范围广泛，包括金融、交通、医疗等多个行业。通过数据融合技术，我们可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务；优化资源分配，提高效率；预测市场走向，做出更明智的决策。
数据融合技术的过程通常包括数据的收集、存储、处理、分析和展示等多个环节。在这个过程中，数据科学家会使用各种数学、统计学、信息学和计算机科学的方法和工具，以从大量的、复杂的、异构的数据中提取有价值的信息。数据融合技术的关键在于多种技术手段的综合应用和集成，以解决复杂的数据问题，并从中提取知识和洞察力。
数据融合技术可以分为以下几类：
数据级融合：
直接在采集到的原始数据层上进行融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
特征级融合：
在数据经过预处理后，提取出数据的特征，然后将这些特征进行融合。
决策级融合：
在特征级融合的基础上，结合决策模型，得出最终的决策结果。
数据融合技术在许多领域都有着广泛的应用，如军事情报分析、环境监测、智能交通系统等。通过数据融合，可以有效地减少单一数据源带来的误差和偏见，提高决策的准确性。此外，数据融合还能实现对复杂系统的综合监控和管理，提升整体效能。