大数据的基本处理流程？
大数据的基本处理流程主要包括以下几个环节：
1. 数据收集：这一阶段关注数据源的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性。数据收集方式可能包括网络爬虫、数据库等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、异常处理和数据归一化等操作，使得数据适合后续的分析和挖掘。
3. 数据存储：将预处理后的数据存入大型分布式数据库或分布式存储集群中。
4. 数据处理与分析：利用统计分析工具（如SPSS）和数据挖掘算法（如K-means、SVM和NaïveBayes）进行数据分析，满足各种数据分析需求。
5. 数据展示/可视化：将分析结果以直观的方式呈现，如图表和图形，以便用户理解和接受。
6. 数据应用：将大数据分析结果应用于实际业务场景，如网站分析、营销策略等。
需要注意的是，数据质量贯穿于整个处理流程，每一个环节都会对大数据质量产生影响。