1、數據采集與存儲：

數據源：包括結構化數據（如關系型數據庫）和非結構化數據（如文本、圖像、視頻等）。

數據采集方法：包括實時采集和批量采集。

數據存儲方式：包括關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式文件系統等。

2、數據處理與清洗：

數據預處理：包括數據清洗、數據轉換、數據集成等。

數據清洗方法：包括缺失值處理、異常值檢測、重復值處理等。

數據轉換方法：包括數據規范化、數據離散化、數據編碼等。

3、數據分析與挖掘：

統計分析：包括描述統計、推斷統計等。

機器學習算法：包括分類算法、聚類算法、回歸算法等。

深度學習算法：包括神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。

4、數據可視化與展示：

圖表繪制：包括柱狀圖、折線圖、餅圖等。

可視化工具：包括Tableau、Power BI等。

交互式可視化：包括地圖可視化、儀表盤設計等。

主要概念：

1、大數據：指規模龐大、類型多樣且難以用傳統方法進行處理和分析的數據集合。

2、三V特性：指大數據具有的三個主要特征，即數據的體積（Volume）、數據的多樣性（Variety）和數據的速度（Velocity）。

3、價值密度低：指大數據中存在大量噪音和冗余信息，需要通過數據分析和挖掘來提取有價值的信息。

4、實時性：指大數據處理需要能夠快速響應和處理實時產生的數據流。

5、可擴展性：指大數據處理系統需要具備良好的可擴展性，能夠應對不斷增長的數據量和計算需求。

6、高并發性：指大數據處理系統需要能夠同時處理多個用戶或任務的請求，保證系統的高性能和穩定性。

相關問題與解答：

問題1：大數據技術在哪些行業應用廣泛？

答：大數據技術在各個行業都有廣泛的應用，包括但不限于金融、電商、醫療、物流、教育等領域，在金融行業中，大數據技術可以用于風險評估、欺詐檢測等方面；在電商行業中，大數據技術可以用于用戶畫像、推薦系統等方面。

問題2：大數據技術對個人隱私有什么影響？

答：大數據技術的應用確實會對個人隱私產生一定的影響，由于大數據技術可以收集和分析大量的個人信息，如果這些信息被濫用或泄露，可能會對個人的隱私造成侵犯，在使用大數據技術時，需要嚴格遵(鏗鳥百科網|kengniao.com)守相關的法律法規，保護用戶的個人隱私權益。