大数据经历了三个阶段，分别是：
1. 数据收集阶段
在这个阶段，人们开始意识到数据的重要性，并开始收集各种类型的数据。这个阶段的主要任务是确定需要收集哪些数据以及如何收集这些数据。这个阶段的目标是为后续的数据分析和处理打下基础。
2. 数据处理阶段
在这个阶段，人们开始对收集到的数据进行清洗、整理和分析。这个阶段的主要任务是对数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据类型等。此外，还需要对数据进行分类、聚类等操作，以便更好地理解和利用数据。
3. 数据分析阶段
在这个阶段，人们开始对处理后的数据进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联。这个阶段的主要任务是对数据进行挖掘和建模，以便从中发现有价值的信息。例如，可以使用聚类算法将数据分为不同的群体，或者使用回归分析预测未来的数据趋势。
这三个阶段并不是线性的，而是相互交织在一起的。在实际应用中，可能需要跨越多个阶段才能完成一个大数据项目。例如，在处理一个社交媒体平台的数据时，可能需要先进行数据收集，然后进行数据处理和分析，最后根据分析结果进行决策和优化。
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