大数据应用模型的五环流程是指数据收集、数据处理、数据分析、数据展示和数据应用五个环节。这五个环节相互关联，共同构成了一个完整的大数据应用模型。
1. 数据收集：这是大数据应用的第一步，也是最重要的一步。数据收集涉及到数据采集、数据清洗、数据整合等多个环节。在这个过程中，我们需要关注数据的质量和数量，确保数据的准确性和完整性。同时，我们还需要关注数据的时效性，以便在后续的分析中能够准确地反映当前的情况。
2. 数据处理：在数据收集完成后，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等环节。在这个过程中，我们需要关注数据的一致性、完整性和准确性，以确保后续的分析结果能够准确反映实际情况。
3. 数据分析：数据分析是大数据应用的核心环节，也是最具有挑战性的环节。我们需要运用各种数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，对数据进行深入挖掘，以发现数据中的规律和趋势。在这个过程中，我们需要关注分析结果的可靠性和有效性，以确保分析结果能够为决策提供有价值的参考。
4. 数据展示：数据分析完成后，我们需要将分析结果以直观的方式展示出来，以便决策者能够清晰地了解情况。数据展示可以通过图表、报告、仪表盘等多种方式进行，关键是要能够清晰地表达出数据的含义和价值。
5. 数据应用：最后，我们将数据分析的结果应用于实际问题解决中，形成具体的业务策略或解决方案。在这个过程中，我们需要关注数据的应用效果和影响，以确保数据的价值得到最大化的发挥。
总之，大数据应用模型的五环流程是一个有机的整体，各个环节相互依赖、相互促进。只有通过有效的数据收集、高质量的数据处理、深入的数据分析、直观的数据展示和实用的数据应用，我们才能充分发挥大数据的价值，为企业和社会的发展做出贡献。
