大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过传统数据处理工具的能力。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机和互联网应用生成的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程，涉及算法与模型的开发应用，识别数据中的模式和关联。其核心是应用统计学和机器学习，从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘已发展成熟，广泛用于商业决策、市场分析和医疗诊断。统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识构成了大数据分析的基础。Python在数据科学领域被广泛应用，Apache Spark和Hadoop成为处理和存储PB级数据的常用框架。实际案例展示了大数据技术在无线通信、地理信息分析和网络安全监控等行业中的应用。通过对数据的专业化处理及加工，数据可以产生倍增的行业价值。