随着互联网的快速发展和普及，大量的数据被生成和存储。这些数据包含了丰富的信息，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为一个热门的研究领域。大数据分析与挖掘就是在这个背景下应运而生的。

大数据分析与挖掘的目的是从大量的数据中找到隐藏的信息，以便为决策者提供有价值的数据支持。它涉及到多个领域，如统计学、计算机科学、信息科学等。大数据分析与挖掘的方法和技术有很多，如数据清洗、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。

数据清洗是大数据分析与挖掘的第一步。由于数据来源复杂，数据质量参差不齐，因此需要对数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失数据、处理异常值等。数据清洗的质量直接影响到后续分析的结果。

数据挖掘是大数据分析的核心。它通过运用各种算法和技术，从数据中找到隐藏的模式、关联和趋势。数据挖掘可以分为分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。

机器学习是大数据分析的重要工具。通过训练算法，让计算机从数据中学习规律，从而实现对未知数据的预测和分类。机器学习的主要方法有监督学习、无监督学习、半监督学习等。

数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，使数据更容易被理解。通过数据可视化，可以直观地发现数据中的规律和趋势，为决策者提供依据。

总之，大数据分析与挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法。它涉及到数据清洗、数据挖掘、机器学习和数据可视化等多个领域。随着大数据技术的发展，大数据分析与挖掘在各个领域都发挥着越来越重要的作用。