大数据工作流程通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集：这是整个流程的第一步，也是最重要的一步。数据收集涉及到从各种来源获取原始数据。这些来源可能包括数据库、文件、网络等。数据收集的过程需要考虑到数据的质量和完整性，以及数据的来源和类型。
2. 数据清洗：在收集到的数据中，可能会有缺失值、重复值、异常值等问题。为了提高数据分析的效果，需要对数据进行清洗。这包括填补缺失值、删除重复值、处理异常值等操作。
3. 数据存储：清洗后的数据需要被存储起来，以便后续的分析和处理。数据存储需要考虑数据的存储格式、存储方式、存储位置等因素。常见的数据存储格式有CSV、JSON、XML等。
4. 数据预处理：在分析之前，需要对数据进行预处理，包括特征工程、数据转换等操作。特征工程主要是根据业务需求，对数据进行特征提取和构造；数据转换主要是将原始数据转换为适合进行分析的格式。
5. 数据分析：在数据预处理完成后，可以开始进行数据分析了。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，帮助企业做出决策。数据分析的方法有很多，如描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
6. 结果呈现：最后，将分析的结果以图表、报告等形式呈现出来，以便企业领导和相关人员了解数据分析的结果。结果呈现的方式可以根据企业的需要和习惯来决定。
以上就是大数据工作流程的详细解析。在实际的大数据工作中，可能需要根据具体的业务需求和数据情况，对这些步骤进行调整和优化。
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