大统计信息处置销售业务流程主要就主要就包括统计数据搜集、统计数据后处置、统计数据储存、统计信息处置与预估、统计数据建模、统计数据应用领域等各个环节。
一、统计数据搜集
透过相同的统计管理工具，透过相同的形式搜集统计数据，用以做先期处置。
二、统计数据后处置
大统计数据采集操作过程中通常有两个或数个统计管理工具，那些统计管理工具主要就包括等价或直链的统计资料库、文件控制系统、服务项目USB等，易受噪音统计数据、统计数据值缺位、统计数据武装冲突等负面影响，因而需具体来说对搜集到的大统计数据子集展开后处置，以确保大统计数据发掘与预估结论的准确度与商业价值性。
大统计数据的后处置各个环节主要就主要就包括统计数据清扫、统计数据软件系统、统计数据求值与统计数据切换等文本，可以大大降低大统计数据的整体产品质量，是大统计数据操作过程产品质量的充分体现。
三、统计信息处置与预估
大统计数据的分布式控制系统处置控制技术与储存形式、销售业务统计正则表达式等有关，特别针对大统计信息处置的主要就排序数学模型有MapReduce分布式控制系统排序架构、分布式控制系统缓存排序控制系统、分布式控制系统流排序控制系统等。MapReduce是两个批处置的分布式控制系统排序架构，可对海量统计数据展开博戈达预估与处置，它适宜对各种形式化、非形式化统计数据的处置。分布式控制系统缓存排序控制系统可有效率增加统计数据随机存取和终端的开支，提升大统计信息处置操控性。分布式控制系统流排序控制系统则是对统计报文展开实时处置，以确保大统计数据的及时性和商业价值性。
大统计数据发掘控制技术主要就主要就包括已近数据的分布式控制系统控制系统预估控制技术和未明统计数据的分布式控制系统发掘、广度自学控制技术。分布式控制系统控制系统预估可由统计信息处置控制技术顺利完成，分布式控制系统发掘和广度自学控制技术则在大统计数据发掘期顺利完成，主要就包括控制点与进行分类、关连预估、广度自学等，可发掘大统计数据子集中的统计数据关连性，形成对事物的描述模式或属性规则，可透过构建机器自学数学模型和海量训练统计数据提升统计数据发掘与预估的准确度。
统计数据发掘是大统计信息处置与应用领域的关键各个环节，它决定了大统计数据子集的商业价值性和可用性，以及预估预估结论的准确度。在统计数据发掘各个环节，应根据大统计数据应用领域情境与决策需求，选择合适的统计数据发掘控制技术，提升大统计数据发掘结论的可用性、商业价值性和准确度产品质量。
四、统计数据建模
统计数据建模是指将大统计数据发掘与预估结论以排序机图形或图像的直观形式显示给用户的操作过程，并可与用户展开交互式处置。统计数据建模控制技术有利于发现大量销售业务统计数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。统计数据建模各个环节可大大降低大统计数据发掘结论的直观性， 便于用户理解与使用，故统计数据建模是负面影响大统计数据可用性和易于理解性产品质量的关键因素。
五、大统计数据应用领域是指将经过预估处置后发掘得到的大统计数据结论应用领域于管理决策、战略规划等的操作过程，它是对大统计数据发掘结论的检验与验证，大统计数据应用领域操作过程直接充分体现了大统计数据发掘处置结论的商业价值性和可用性。大统计数据应用领域对大统计数据的预估处置具有引导作用。
