大数据生命周期中各阶段常用方法分析

数据收集阶段：常用方法包括数据爬取、数据采集、传感器数据收集、问卷调查等。

数据清洗阶段：常用方法包括数据去重、数据格式转换、异常值处理、缺失值填补、数据标准化等。

数据存储阶段：常用方法包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

数据处理阶段：常用方法包括数据挖掘、机器学习、文本分析、统计分析等。

数据可视化阶段：常用方法包括数据报表、数据可视化工具、数据仪表盘等。

数据应用阶段：常用方法包括人工智能、物联网、智慧城市、金融风控等领域的应用。