大数据应用经典案例

大数据应用方法可以分为数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等几个方面。下面是大数据应用方法的大全图：

1.

数据采集

：数据采集是大数据应用的第一步，主要包括传感器数据、日志数据、社交媒体数据、物联网数据等多种类型的数据源。数据采集可以采用实时流式数据采集技术或者批量数据采集技术。

2.

数据存储

：数据存储是大数据应用的基础，包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等多种数据存储技术。常用的数据存储技术包括Hadoop HDFS、Amazon S3、Apache Cassandra、MongoDB等。

3.

数据处理

：数据处理是对原始数据进行清洗、转换、整合和聚合的过程，通常涉及数据清洗、ETL（抽取、转换、加载）、数据建模等技术手段。常用的数据处理工具包括Hadoop MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。

4.

数据分析

：数据分析是对处理后的数据进行挖掘和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和价值。数据分析包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，常用工具包括R、Python、TensorFlow、Tableau等。

5.

数据应用

：数据应用是将数据分析的结果运用到实际业务中，包括数据可视化、推荐系统、个性化营销、风控模型等应用场景。常用的数据应用工具包括ECharts、D3.js、Scikitlearn、H2O.ai等。

以上是大数据应用方法的大全图，希望对你有所帮助。