互联网与大数据研究领域所涵盖的知识点非常广泛，不仅涉及技术层面，还包括商业策略、数据分析、机器学习等多个方面。在大数据的研究中，一个主要的目的是从大量的数据中挖掘出有价值的信息，而互联网为大数据提供了一个几乎无限的数据来源。物联网（IoT）作为互联网的延伸，使得日常生活中的各种设备都能够联网，进而产生了海量的数据。如何利用大数据挖掘技术来解决物联网中的实际问题，正是本领域研究的重点之一。大数据技术的发展与互联网紧密相连。互联网提供了庞大的数据集合，包括各种用户生成的内容、商业交易记录、设备日志以及传感器收集的数据等。这些数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，具有体量大（Volume）、速度快（Velocity）、种类多（Variety）、价值密度低（Value）和真实性（Veracity）等特点，即所谓的“5V”特性。大数据挖掘技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等几个步骤。在数据采集阶段，互联网爬虫技术是关键，它能够自动化地访问网页，收集数据。在数据存储方面，分布式文件系统和NoSQL数据库因其可扩展性和存储非结构化数据的能力而得到广泛应用。在处理和分析阶段，MapReduce编程模型和Spark等大数据处理框架帮助处理大数据集的计算问题。物联网是将各种信息传感设备与互联网结合，实现人、机、物的全面互联。物联网中的设备如智能家居、可穿戴设备、无人驾驶汽车等都可能成为数据的来源。利用大数据技术，可以从这些设备收集到的数据中分析出使用模式、预测故障、优化资源分配等。在商业应用方面，大数据研究能够帮助公司洞察市场趋势，了解消费者行为，从而制定更加精准的营销策略。例如，通过对社交媒体数据的分析，可以了解公众对于品牌的态度；通过分析消费者的购物习惯数据，零售商可以调整库存和推荐算法，提高销售额。同时，大数据研究还涉及到数据隐私和安全性问题。互联网收集的数据往往包含个人隐私信息，因此研究者必须遵循法律法规和伦理准则，确保数据的使用不会侵犯用户的隐私权益。同时，随着数据量的增加，如何确保数据存储的安全和数据传输的加密，也是一个重要的研究课题。Moore定律和Kryder定律分别描述了处理器的计算能力和存储设备存储能力的增长趋势，它们对大数据技术的发展产生了深远影响。随着计算能力和存储能力的提升，大数据处理变得更加高效和经济，从而推动了大数据技术的进步。