数据基础工程主要包括以下几个方面：

数据预处理：

这是数据挖掘的基础环节，目的是清洗和规范数据，保证数据的质量与完整性。数据规范化是将数据缩放到一个统一的尺度上，常用的方法有最小-最大标准化和Z-Score标准化。数据变换包括对数据进行平滑、聚合、一般化等操作，以便更好地揭示数据中的潜在模式。数据集成则是将来自多个数据源的数据合并成一个统一的数据集，解决数据中的不一致性和冗余问题。

特征工程：

特征工程包括特征选择和特征构建。特征选择是从原始数据中选择出对模型预测最有用的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。特征构建则是通过某种变换或组合原始特征，生成新的特征，以更好地捕捉数据的内在结构。

建模与评估：

在建模阶段，需要选择合适的算法，训练模型并进行优化。常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法和神经网络等。模型评估则是通过一定的评价指标来衡量模型的性能，常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值、AUC等。

结果解释与应用：

模型训练完成后，需要对模型的结果进行解释，以便理解模型的预测结果和潜在的业务含义。此外，还需要将模型应用于实际业务场景中，以指导决策和优化业务流程。

数据可视化：

数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据和分析结果。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等。

模型部署与监控：

模型部署是将训练好的模型部署到生产环境中，以便实时进行预测和分析。模型监控则是定期评估模型的性能，及时发现并解决模型存在的问题。

数据基础设施：

数据基础设施包括数据存储、数据处理和数据传输等方面的设备和系统。完善数据基础设施是推动数据基础工程发展的重要保障，包括升级和新建数据中心、数据湖、数据仓库等。

数据要素市场培育：

通过市场机制促进数据资源的流通和利用，培育数据要素市场，推动数据价值的实现。

工业大数据应用示范：

在工业领域应用大数据技术，提升工业生产的智能化和自动化水平，促进产业升级。

大数据产业高端化：

发展大数据产业的高端环节，如数据清洗、数据分析、数据服务等，提升产业整体竞争力。

大数据企业主体强化：

培养和扶持大数据企业，增强其在大数据领域的创新能力和市场竞争力。

大数据安全防护：

加强大数据的安全防护，确保数据的安全性和隐私性。

这些工程共同构成了数据基础工程的主要内容和框架，旨在提升数据的质量、可用性和价值，为各行业提供强大的数据支持。