教育大数据处理是一个复杂的过程，涉及到数据的收集、存储、分析、解释和应用等多个步骤。以下是一个可能的步骤顺序：
1. 数据收集：这是整个数据处理过程的第一步，也是最重要的一步。数据收集包括从各种来源获取数据，如学生的成绩、教师的教学记录、学校的设施状况等。数据收集需要确保数据的完整性和准确性，以便后续的分析工作能够顺利进行。
2. 数据清洗：在数据收集完成后，需要进行数据清洗，以去除无效或错误的数据。这包括处理缺失值、异常值、重复数据等问题。数据清洗可以提高数据的质量，为后续的分析工作提供更准确的数据支持。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到合适的数据库中，以便后续的分析和查询。选择合适的数据库类型（如关系型数据库、非关系型数据库等）和存储方式（如文件存储、内存存储等），需要考虑数据的规模、访问频率、性能等因素。
4. 数据分析：在数据存储完成后，可以进行数据分析，以发现数据中的模式和趋势。数据分析可以采用各种方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析等。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。
5. 数据挖掘：在数据分析的基础上，可以进行更深入的数据挖掘，以发现隐藏在数据中的知识和规律。数据挖掘可以采用各种算法和技术，如机器学习、深度学习、关联规则挖掘等。数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的知识，为决策提供更深层次的支持。
6. 数据可视化：在数据挖掘完成后，可以将结果以图表的形式展示出来，以便更好地理解数据和发现的知识。数据可视化可以采用各种图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），以及交互式工具（如仪表盘、热力图等）。数据可视化的目的是帮助决策者更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。
7. 数据应用：在数据可视化完成后，可以将结果应用于实际场景中，以解决实际问题。数据应用可以采用各种方法和技术，如预测模型、推荐系统、个性化推荐等。数据应用的目的是将数据的价值转化为实际行动，为社会和经济发展做出贡献。
8. 持续优化：在整个数据处理过程中，需要不断优化各个环节，以提高数据处理的效率和质量。这包括改进数据收集方法、优化数据存储结构、改进数据分析方法、升级数据挖掘算法等。持续优化的目的是不断提高数据处理能力，适应不断变化的数据环境和需求。
