处理大数据是当前数据领域中的一个热点话题。这里给出一个包含三个阶段的攻略，让你能够更好地应对大数据处理问题：
阶段一：数据采集与准备
1.确定数据来源
首先需要确定数据的来源。数据来源很多，可以是网站、传感器、硬盘、数据库等。针对不同来源的数据，采集方式也有所不同，例如网站数据可以使用爬虫技术进行采集，传感器数据需要考虑传感器部署和数据传输等问题。
2.数据清洗与处理
采集到的数据可能存在一些格式、内容上的问题，需要进行数据清洗和处理。常见的操作包括去除无关数据、去除重复数据、填充空缺值、统一格式等。
3.存储数据
完成数据清洗和处理后，需要把数据存储到合适的数据库或者分布式文件系统中。常用的存储系统包括Hadoop、Hive、Spark等。
阶段二：数据分析与处理
1.数据分析
在大数据处理中，数据分析是最核心的操作之一。数据分析需要根据具体应用场景选择算法和工具。例如，在金融领域，可以使用风险评估算法进行预测和分析；在社交领域，可以使用社交网络分析算法进行用户行为分析。
2.数据处理
在完成数据分析之后，需要根据具体场景制定数据处理方案。例如，在离线数据处理中，可以使用Hadoop和MapReduce进行数据处理；在实时数据处理中，可以使用Storm和Spark Streaming。
阶段三：数据可视化与呈现
1.数据可视化
数据可视化是将处理后的数据以图形、表格等形式呈现出来，帮助用户更好地理解数据。常用的工具包括D3.js、Tableau等。
2.数据呈现
数据呈现是最终向用户展示数据的环节。需要根据具体情况进行选择，对于移动应用可以使用App展示，对于网络应用可以使用Web应用展示。
示例一：
现有一家电商平台业务急速增长，需要针对海量订单数据进行分析，以分析市场趋势和用户行为，制定合适的营销策略。
操作步骤：
1. 确定数据来源，采集订单数据，结合用户数据和商品数据
2. 清洗和处理数据，去重、填充、统一格式等
3. 存储数据，采用Hbase作为分布式文件系统
4. 制定数据分析方案，采用Hive进行订单数据分析以及用户数据和商品数据分析
5. 进行数据可视化，使用Tableau进行数据分析结果可视化
6. 制定针对营销策略，例如大促销、优惠券、积分兑换等
示例二：
某城市公安局缉捕逃犯的效率较低，需要使用数据分析的方法提升警务效率。
操作步骤：
1. 确定数据来源，采集城市监控数据，包括人脸识别数据和车辆监控数据
2. 清洗和处理数据，去重、填充、统一格式等，并按照时间和地点排序
3. 存储数据，采用Hadoop作为存储系统
4. 制定数据分析方案，采用Spark和Hadoop进行数据分析处理
5. 进行数据可视化，使用D3.js进行数据分析结果可视化
6. 提升警务效率，增加监控设备数量，升级设备硬件和算法，缩短警务反应时间
以上是处理大数据的攻略示例，实际情况需要按照具体需求进行调整和优化。