sql2. ODS 层 外部表（用户行为日志）sql3. DWD 明细层 清洗表sql4. DWS 汇总层 用户日活宽表sql5. ADS 应用层 业务报表层sql6. 查询最终报表（可直接看结果）sql使用说明你直接把上面 SQL 按顺序在 Hive 执行，伪分布式集群完全能跑通；项目架构：ODS→DWD→DWS→ADS 四层数仓分层，标准企业级流程，直接写进简历；每天一边背我给你的面试口述版，

特征工程 = 把原始业务数据，清洗、转换、筛选成「模型能高效学习、业务能解释」的优质特征的全过程。用最少、最准的特征，让模型效果最好、最稳定、最可解释。多个输入特征之间高度相关，互相重复信息，相当于给模型喂了 “重复的话”比如：同时用「身高 (cm)」和「身高 (m)」、「月消费」和「年消费」，就是典型的多重共线性。

【代码】SQL → Hive → Python 数据分析 → 机器学习 / AI 基础。

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