互联网大数据技术体系的层次是指

互联网大数据技术体系是一个复杂而庞大的系统，它由多个层次组成。这些层次包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层。每个层次都有其独特的功能和任务，共同构成了一个完整的大数据技术体系。

1. 数据采集层：数据采集层是整个大数据技术体系的入口，负责从各种来源（如传感器、网络、数据库等）收集数据。数据采集层的主要任务是确保数据的质量和完整性，以便后续的数据处理和分析工作能够顺利进行。数据采集层通常使用各种传感器、设备和接口来实现数据的采集和传输。

2. 数据存储层：数据存储层负责将采集到的数据进行存储和管理。数据存储层的主要任务是将大量的原始数据转化为结构化或半结构化的数据，以便后续的数据处理和分析工作能够顺利进行。数据存储层通常使用关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等多种存储方式来实现数据的存储和管理。

3. 数据处理层：数据处理层负责对存储在数据存储层的数据进行清洗、转换和整合。数据处理层的主要任务是对原始数据进行预处理，去除噪声、填补缺失值、标准化等操作，以便后续的数据分析和挖掘工作能够顺利进行。数据处理层通常使用各种数据处理工具和技术，如ETL（提取、转换、加载）工具、数据挖掘算法等。

4. 数据分析层：数据分析层负责对处理后的数据进行分析和挖掘。数据分析层的主要任务是根据业务需求和研究目标，对数据进行统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等操作，以发现数据中的潜在规律和价值。数据分析层通常使用各种数据分析工具和技术，如机器学习算法、深度学习模型等。

5. 数据应用层：数据应用层负责将数据分析的结果应用于实际的业务场景中。数据应用层的主要任务是根据业务需求和研究目标，将数据分析的结果转化为可操作的策略和建议，以支持业务决策和优化。数据应用层通常使用各种数据可视化工具、报告生成工具等，将数据分析的结果以直观的方式呈现给决策者。

总之，互联网大数据技术体系的层次是指从数据采集到数据应用的全过程，每个层次都有其独特的功能和任务，共同构成了一个完整的大数据技术体系。通过对各个层次的深入研究和优化，可以更好地利用大数据技术为业务发展提供有力支持。