在现代大数据时代，"属性膨胀经验”是一个尤为关键且值得深入探讨的话题。这一概念主要涉及到数据库设计、机器学习模型构建以及数据分析等诸多领域中普遍存在的“数据冗余”现象的理解和有效管理。

首先，我们需要明确什么是属性膨胀或数据冗余。它是指在一个信息系统或者数据集中存在多个本质上表达同一特征或信息的字段的现象，这些多余的重复内容不仅占用存储空间，并可能引发一致性维护难题及计算效率低下等问题，在进行复杂的数据分析时尤其明显。例如，在一个用户表单里同时记录了用户的手机号码和家庭电话号码，如果两者实质上指向的是同一个联系方式，则形成了冗余。

面对这样的情况，“理解数据冗余”的重要性不言而喻。这需要对原始业务逻辑有深刻认知，通过梳理实体关系图（ER图）等工具识别出潜在的冗余项；同时也需从统计学角度审视各变量间的相关性和独立性，以确定哪些看似不同的属性其实蕴含着相同的信息价值。

处理并优化这种“属性膨胀”，则涉及策略性的解决方案制定：

1. 数据规范化：这是解决冗余最直接的方式之一，遵循范式理论将数据库结构合理化，比如采用第一到第五正常型的设计原则来消除冗余数据。

2. 特征工程：在建立预测模型的过程中，通过对数据集进行预处理操作如独热编码、主成分分析等方式提炼核心维度，去除无关紧要甚至产生噪声影响的部分。

3. 设计合适索引与储存方式：针对查询频繁但又包含大量冗余的场景，可以利用高效检索机制减少访问时间开销，或是引入列存、分布式文件系统等多种技术手段提升读取性能。

4. 事务管理和并发控制：对于实时更新的应用环境，应确保多线程或多进程环境下能保持数据的一致性和完整性，避免因过度冗余导致同步错误的问题。

5. 利用AI算法自我调整：某些高级应用场景下可运用深度强化学习等相关方法自动寻找最优的状态表示，使得即使初始状态含有较多冗余也能逐步进化至简洁高效的描述形式。

总的来说，理解和应对属性膨胀的经验是任何依赖于大规模数据运作的企业和个人都应当积累的重要能力。只有如此才能实现资源的有效配置，保证决策依据的真实可靠，从而全面提升系统的稳定运行能力和应用效能。