大数据应用基础知识主要包括以下几个方面：
1. 数据存储：大数据应用需要处理大量的数据，因此需要选择合适的数据存储方式。常见的数据存储方式有分布式文件系统、分布式数据库和NoSQL数据库等。
2. 数据处理：大数据应用需要对原始数据进行清洗、转换、整合和分析等操作，以提取有价值的信息。常用的数据处理工具和技术包括Hadoop、Spark等。
3. 数据分析：大数据应用需要对数据进行分析，以发现数据中的模式、趋势和关联性。常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和深度学习等。
4. 数据可视化：大数据应用需要将分析结果以直观的方式展示出来，以便用户理解和使用。常用的数据可视化工具和技术包括Tableau、PowerBI等。
5. 数据安全：大数据应用需要保护数据的安全，防止数据泄露和篡改。常用的数据安全技术包括加密、访问控制和审计等。
6. 数据治理：大数据应用需要对数据进行有效的管理和控制，以确保数据的质量和可用性。常用的数据治理工具和技术包括元数据管理、数据质量评估和数据生命周期管理等。
7. 数据挖掘：大数据应用需要从大量数据中挖掘出有价值的信息，以支持决策和创新。常用的数据挖掘方法和技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测建模等。
8. 数据集成：大数据应用需要将来自不同来源的数据进行整合，以获得更全面的信息。常用的数据集成工具和技术包括ETL（Extract, Transform, Load）和数据仓库等。
9. 数据质量管理：大数据应用需要确保数据的准确性、完整性和一致性。常用的数据质量管理工具和技术包括数据校验、数据清洗和数据标准化等。
10. 数据隐私保护：大数据应用需要保护个人隐私和敏感信息，避免数据滥用和泄露。常用的数据隐私保护技术包括匿名化、差分隐私和数据脱敏等。
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