4. 大数据分析与挖掘技术核心解析

大数据分析技术，本质上是对已有数据挖掘与机器学习方法的全面升级与扩展。除了改进传统算法，还需开发新兴技术，如数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等。同时要突破数据融合层面的关键难题，包括基于对象的数据连接、相似性连接等。还应在应用场景中深入探索，如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等，这些都是面向特定领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘是什么？简单来说，就是从海量、不完整、含噪声、模糊且随机的实际数据中，挖掘出隐藏的、未知但具有潜在价值的信息与知识。该过程涉及多种技术方法，可按不同维度进行分类。

按挖掘任务划分，包括分类或预测模型发现、数据总结、聚类分析、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现，以及异常检测与趋势发现等。

按挖掘对象划分，则更为广泛：关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异构数据库、遗产数据库，乃至万维网（Web）等均在范围之内。

按挖掘方法划分，大致可归为四大类：机器学习方法、统计方法、神经网络方法及数据库方法。每一类还可进一步细分——机器学习方法中包含归纳学习（如决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主成分分析、相关分析等）；神经网络方法则主要有前向神经网络（BP算法等）和自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）；数据库方法的核心是多维数据分析（OLAP）与面向属性的归纳方法。

总体而言，大数据挖掘并非一门独立学科，而是多个技术领域的交叉融合。掌握上述分类，即可把握其核心脉络与关键要点。