從各種數(shù)據(jù)源（如社交媒體、新聞文章等）中獲取有關(guān)政策執(zhí)行情況的數(shù)據(jù)。

使用Hadoop和MapReduce對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和轉(zhuǎn)換，進(jìn)步分析。

使用HBase將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲在分布式環(huán)境中。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型對存儲在HBase中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以模擬政策的效果預(yù)測未來的情況。

通過圖表和其他形式將結(jié)果呈現(xiàn)給決策者。

對于社區(qū)團(tuán)購，HBase用于存儲大量的商品信息和用戶訂單數(shù)據(jù)。它的高發(fā)性和實(shí)時性使得在高峰期能快速響用戶的查詢請求。

信用評級方面，HBase存儲大量的個人或企業(yè)的信用記錄，這些記錄可用于訓(xùn)練信用評級模型。HBase用于存儲評級結(jié)果，便于后續(xù)的查詢和分析。

對于手圖書，HBase用于存儲每本書的各種屬性（如書名、作者、出版年份等），以及用戶的歷史購買記錄。這樣幫助平臺推薦相關(guān)的書籍給用戶，提高銷售額。