数据融合（Data Fusion）是一种将来自不同数据源的信息结合在一起，形成更加丰富、准确和完整的数据集的过程。数据融合的目的是为了提供更加全面、准确和可靠的数据，以支持决策制定、分析和研究。

数据融合通常分为两类：结构化数据融合和非结构化数据融合。

结构化数据融合主要针对来自数据库、电子表格等结构化数据源的数据，它通过使用数据清洗、数据转换和数据集成等技术，将来自不同数据源的数据结合在一起，形成一个完整、准确和一致的数据集。

非结构化数据融合主要针对来自文本、图像、音频和视频等非结构化数据源的数据，它通过使用文本挖掘、图像识别、语音识别和自然语言处理等技术，将来自不同数据源的非结构化数据结合在一起，形成一个更加丰富、准确和完整的数据集。

数据融合的作用主要体现在以下几个方面：

1. 提高数据质量：数据融合可以消除数据冗余、不一致性和错误，提高数据的准确性和可靠性。

2. 提供更加全面的数据：数据融合可以将来自不同数据源的信息结合在一起，形成一个更加全面、准确和完整的数据集。

3. 支持决策制定：数据融合可以为决策制定提供更加准确、全面和可靠的数据支持，帮助决策者做出更好的决策。

4. 支持数据挖掘和分析：数据融合可以为数据挖掘和分析提供更加丰富、准确和完整的数据，支持更加深入的分析和研究。