大数据项目开发流程总结

1. 需求分析阶段

业务需求分析（指标）
明确项目目标和范围
识别关键业务问题
确定数据使用场景
定义成功标准
技术需求分析
评估数据规模和类型
确定技术架构
评估系统性能需求
确定安全要求

2. 数据采集阶段

数据源识别
内部数据源（数据库、日志等）
外部数据源（第三方API、公开数据集等）
实时数据流
数据采集方式
批量导入
实时采集
API对接
爬虫抓取

3. 数据存储阶段

存储系统选择
分布式文件系统（HDFS）
NoSQL数据库（MongoDB、redis）
关系型数据库（mysql, oracle）
对象存储（S3）
数据仓库设计
数据模型设计
分区策略
存储优化
备份方案

4. 数据处理阶段

数据清洗
去除重复数据
处理缺失值
异常值检测
数据格式统一
数据转换
数据标准化
特征工程
数据降维
数据聚合

5. 数据分析阶段

分析方法
描述性分析
预测性分析
规则挖掘
机器学习模型
分析工具
Spark
Hadoop MapReduce
Python数据分析库
专业统计软件

6. 结果呈现阶段

可视化展示
数据大屏
报表系统
交互式仪表盘
BI工具应用
报告生成
自动化报告
分析洞察总结
决策建议

7. 系统部署阶段

环境搭建
开发环境
测试环境
生产环境
系统集成
API接口开发
服务部署
监控系统集成

8. 运维和优化阶段

系统监控
性能监控
资源使用监控
错误告警
持续优化
性能调优
算法优化
流程改进

9. 安全管理

数据安全
访问控制
数据加密
审计日志
隐私保护
数据脱敏
权限管理
合规性检查

10. 项目管理

进度管理
里程碑设定
任务分配
进度跟踪
质量控制
代码审查
测试验证
文档管理
开发工具和框架
开发语言（Python，Java，Scala）