大数据分析的四个基本层次是：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
1. 数据采集：这是大数据分析的第一步，也是最基础的一步。数据采集主要是指从各种来源获取数据的过程，包括网络爬虫、API接口、文件等。数据采集的主要任务是收集原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。
2. 数据存储：在数据采集完成后，需要将数据存储起来以便后续的处理和分析。数据存储的主要任务是将采集到的数据进行清洗、整理、分类等操作，然后存储到数据库或者数据仓库中。数据存储的主要目标是保证数据的完整性、一致性和可用性。
3. 数据处理：数据处理是大数据分析的核心环节，主要包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤。数据清洗主要是去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量；数据整合是将来自不同来源的数据进行合并和关联，形成一个完整的数据集；数据转换是将原始数据转换为适合进行分析的格式，如将文本数据转换为数值数据，将时间戳转换为日期等。
4. 数据分析：数据分析是大数据分析的高级阶段，主要包括统计分析、预测分析、聚类分析等步骤。统计分析是对数据进行描述性统计，如计算平均值、方差、标准差等；预测分析是根据历史数据和模型对未来进行预测；聚类分析是将数据分为不同的群组，以便于发现数据中的规律和模式。
这四个基本层次相互关联，共同构成了大数据分析的整体流程。只有通过有效的数据采集，才能得到高质量的数据；只有通过合理的数据存储，才能保证数据的完整性和可用性；只有通过高效的数据处理，才能实现对数据的深入分析和挖掘；只有通过科学的数据分析，才能得到有价值的结论和建议。
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