大数据呈现的基本原理包括

大数据呈现的基本原理主要包括以下几个方面：

1. 数据采集：这是大数据呈现的第一步，需要通过各种手段和技术从各种数据源中收集大量的数据。这些数据可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据采集的方式有很多种，如网络爬虫、API接口、文件上传等。

2. 数据存储：收集到的数据需要进行存储，以便后续的分析和应用。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。不同的存储方式有各自的优缺点，需要根据实际需求进行选择。

3. 数据处理：在存储数据后，需要进行数据的预处理和清洗，以提高数据的质量。预处理包括数据转换、数据整合、数据规范化等操作。清洗包括去除重复数据、填补缺失值、异常值处理等操作。

4. 数据分析：对处理后的数据进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联性。数据分析的方法有很多，如描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。数据分析的结果可以为决策提供依据。

5. 数据可视化：将分析结果以图形化的方式展示出来，使人们更容易理解和接受。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，提高决策的效率。

6. 数据挖掘：通过对大量数据进行深入挖掘，发现其中的潜在规律和价值。数据挖掘的方法有很多，如分类、聚类、关联规则、预测等。数据挖掘可以帮助人们发现新的知识，为决策提供支持。

7. 数据安全与隐私保护：在处理和分析数据的过程中，需要确保数据的安全和用户的隐私。这包括数据加密、访问控制、审计日志等措施。同时，也需要遵守相关的法律法规，如GDPR、CCPA等。

8. 数据治理：对数据进行有效的管理和维护，以确保数据的质量和可用性。数据治理包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据权限管理等。数据治理可以帮助组织更好地利用数据，提高数据的价值。

总之，大数据呈现的基本原理涉及到数据采集、存储、处理、分析、可视化、挖掘、安全与隐私保护以及治理等多个方面。这些原理相互关联，共同构成了大数据呈现的整体框架。