请问我们用数据解决生活中的实际问题时, 一般要经历哪4个过程百度搜索？ 大数据处理在实际生活中有哪些应用

我们用数据解决生活中的实际问题是要经历的是收集数据，整理数据分析数据。

如果想要使用数据解决生活中的问题的话，应该先进行数据的收集，然后进行下整合。

请问我们用数据解决生活实际问题时，一般经过哪四个阶段？就是收集理应用

请问我们用数据解决生活中的实际问题时一般要经历哪四个过程数据先开使用数据代入公式然后再用劲数据量录公示然后再用收据套入公式然后就最后再计算出得

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我们用数学解决生活中的问题时,一般要经历哪四个过程？~

1.审题，读懂读通题目意思；
2.数学建模，建立数学的模型，比如函数，数列等；
3.数学求解，根据所建立的数学用数学的方法求解；
4.回到实际问题作答。

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。
2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。
3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。
4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。
大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

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