大数据分析生命周期概述

大数据分析生命周期一般包括以下阶段：

1. 问题定义：明确分析的目标和问题，确定数据分析的范围和方向。
2. 数据采集：收集与问题相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
3. 数据准备：对采集到的数据进行清洗、整合、转换和格式化等处理，以便后续分析使用。
4. 数据分析：应用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，提取有用信息和知识。
5. 结果解释：将分析结果进行解释和可视化，以便业务人员理解和应用。
6. 应用部署：将分析结果应用到实际业务中，实现商业价值。