大数据分析挖掘技术作为新时代信息处理的重要手段，深入研究数据挖掘方法，推动信息处理新进展。本研究聚焦大数据分析与挖掘技术，探索新时代信息处理的新征程，旨在提升数据价值，助力我国信息化建设。
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随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要资源，大数据分析挖掘技术作为信息处理领域的前沿学科，为各行各业提供了强大的数据支持，本文将从大数据分析挖掘技术的研究背景、关键技术以及应用领域等方面进行探讨，以期对新时代信息处理的新征程有所启示。
大数据分析挖掘技术的研究背景
1、信息爆炸时代的需求
随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展，全球数据量呈爆炸式增长，据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量每年将增长40%，到2020年将达到44ZB，面对如此庞大的数据量，如何有效地进行数据分析和挖掘，从中提取有价值的信息，成为信息处理领域亟待解决的问题。
2、新兴产业的推动
大数据分析挖掘技术在金融、医疗、教育、交通、环保等众多领域具有广泛的应用前景，新兴产业的发展，对大数据分析挖掘技术提出了更高的要求，推动了该领域的研究。
3、国家战略的引领
我国政府高度重视大数据产业发展，将大数据上升为国家战略，在“十三五”规划中，明确提出要加快大数据产业发展，推动大数据与实体经济深度融合，这为大数据分析挖掘技术的研究提供了良好的政策环境。
大数据分析挖掘技术的关键技术
1、数据预处理
数据预处理是大数据分析挖掘的基础，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等，数据预处理技术的目的是提高数据质量，为后续分析挖掘提供可靠的数据基础。
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2、特征工程
特征工程是数据挖掘过程中的关键技术之一，其目的是从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地进行后续分析，特征工程包括特征选择、特征提取和特征变换等。
3、数据挖掘算法
数据挖掘算法是大数据分析挖掘的核心，主要包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等，近年来，随着深度学习、机器学习等技术的快速发展，数据挖掘算法也得到了极大的丰富。
4、大数据分析平台
大数据分析平台是实现大数据分析挖掘的重要工具，主要包括分布式计算平台、数据存储平台、可视化平台等，大数据分析平台能够提高数据处理和分析的效率，降低成本。
大数据分析挖掘技术的应用领域
1、金融领域
大数据分析挖掘技术在金融领域的应用主要包括信用评估、风险控制、投资决策等，通过对海量金融数据进行挖掘，金融机构可以更好地了解客户需求，提高服务质量。
2、医疗领域
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大数据分析挖掘技术在医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发、医疗资源优化等，通过对医疗数据的挖掘，可以提高医疗服务质量，降低医疗成本。
3、交通领域
大数据分析挖掘技术在交通领域的应用主要包括交通流量预测、交通安全预警、智能交通管理等，通过对交通数据的挖掘，可以提高交通效率，降低事故发生率。
4、环保领域
大数据分析挖掘技术在环保领域的应用主要包括环境监测、污染预测、资源优化等，通过对环境数据的挖掘，可以更好地保护生态环境，实现可持续发展。
大数据分析挖掘技术在新时代信息处理领域具有广阔的应用前景，随着技术的不断进步，大数据分析挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，推动我国信息化建设迈向更高水平。
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