本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要战略资源，大数据分析与挖掘技术在各个领域得到广泛应用，为解决实际问题提供了有力支持，本文旨在对大数据分析与挖掘领域的主要参考文献进行综述，包括关键技术、应用领域以及面临的挑战，以期为相关研究提供参考。
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关键技术
1、数据预处理技术
数据预处理是大数据分析与挖掘的基础，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等，文献[1]对数据预处理技术进行了综述，分析了不同预处理方法的特点及适用场景。
2、数据挖掘技术
数据挖掘技术是大数据分析与挖掘的核心，主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等，文献[2]对关联规则挖掘技术进行了深入研究，提出了基于矩阵分解的关联规则挖掘算法。
3、深度学习技术
深度学习技术在大数据分析与挖掘领域取得了显著成果，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，文献[3]对深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域的应用进行了综述。
4、分布式计算技术
分布式计算技术是大数据分析与挖掘的支撑，主要包括MapReduce、Spark等，文献[4]对分布式计算技术在数据处理和分析中的应用进行了探讨。
5、数据可视化技术
数据可视化技术是大数据分析与挖掘的重要手段，有助于直观地展示数据特征和挖掘结果，文献[5]对数据可视化技术进行了综述，分析了不同可视化方法的特点及适用场景。
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应用领域
1、金融领域
金融领域是大数据分析与挖掘的重要应用场景，包括风险评估、欺诈检测、信用评分等，文献[6]对金融领域大数据分析与挖掘技术进行了综述，分析了不同技术在金融风险管理中的应用。
2、医疗领域
医疗领域是大数据分析与挖掘的另一个重要应用场景，包括疾病预测、药物研发、患者画像等，文献[7]对医疗领域大数据分析与挖掘技术进行了综述，分析了不同技术在医疗健康领域的应用。
3、互联网领域
互联网领域是大数据分析与挖掘的典型应用场景，包括用户行为分析、广告投放、推荐系统等，文献[8]对互联网领域大数据分析与挖掘技术进行了综述，分析了不同技术在互联网商业应用中的价值。
4、能源领域
能源领域是大数据分析与挖掘的重要应用场景，包括电力负荷预测、能源消耗分析、节能减排等，文献[9]对能源领域大数据分析与挖掘技术进行了综述，分析了不同技术在能源管理中的应用。
挑战与展望
1、数据质量问题
大数据分析与挖掘面临的一个重要挑战是数据质量问题，包括数据缺失、数据冗余、数据噪声等，文献[10]对数据质量问题进行了分析，并提出了相应的解决方案。
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2、模型可解释性
随着深度学习等技术的广泛应用，大数据分析与挖掘模型的可解释性成为一大挑战，文献[11]对模型可解释性进行了综述，分析了不同可解释性方法的特点及适用场景。
3、安全与隐私保护
大数据分析与挖掘过程中，数据安全和隐私保护成为一大挑战，文献[12]对大数据安全与隐私保护技术进行了综述，分析了不同技术在数据保护中的应用。
4、跨领域融合
大数据分析与挖掘需要跨领域融合，以解决复杂问题，文献[13]对跨领域大数据分析与挖掘技术进行了综述，分析了不同技术在跨领域应用中的挑战与机遇。
本文对大数据分析与挖掘领域的主要参考文献进行了综述，包括关键技术、应用领域以及面临的挑战，随着大数据技术的不断发展，大数据分析与挖掘将在更多领域发挥重要作用，我们需要关注数据质量、模型可解释性、安全与隐私保护以及跨领域融合等问题，以推动大数据分析与挖掘技术的持续发展。
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