大数据生命周期各阶段常用方法详解

大数据生命周期是一个完整的数据处理流程，从数据采集到数据应用，每个阶段都有其独特的方法和工具。本文将详细介绍大数据生命周期的七个阶段，并列举每个阶段常用的方法，为大数据应用提供参考。

1. 数据采集阶段

常用方法：抓取、爬虫、API接口、日志收集、传感器数据收集、问卷调查等。

2. 数据存储阶段

常用方法：关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、分布式文件系统、对象存储、云存储等。

3. 数据清洗阶段

常用方法：数据去重、数据格式化、数据校验、数据筛选、数据转换、数据统一化等。

4. 数据预处理阶段

常用方法：数据变换、数据规约、数据缩放、数据归一化、数据离散化、特征选择等。

5. 数据分析阶段

常用方法：聚类分析、分类分析、关联分析、回归分析、时序分析、异常检测等。

6. 数据可视化阶段

常用方法：图表展示、地图展示、仪表盘展示、报表展示、动态展示等。

7. 数据应用阶段

常用方法：推荐系统、搜索引擎、广告系统、风控系统、智能客服、人脸识别等。