互联网大数据的分析与挖掘技术是指利用计算机技术、统计学、机器学习、数据挖掘等方法，对海量的互联网数据进行处理、分析和挖掘，以发现其中隐藏的关联、规律和价值。以上仅是互联网大数据分析与挖掘技术的一些常见方法和工具，实际应用中还有很多其他技术和算法可以用于处理和分析大数据。
互联网大数据的分析与挖掘技术是指利用计算机技术、统计学、机器学习、数据挖掘等方法，对海量的互联网数据进行处理、分析和挖掘，以发现其中隐藏的关联、规律和价值。
以下是互联网大数据分析与挖掘技术的一些主要方法和工具：
1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化：使用图表、图像等可视化工具展示数据，以便更直观地理解数据特征和相关性。
3. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模型等算法，用于从数据中提取有用的信息和知识。
4. 机器学习：通过构建模型和算法来让计算机自动学习和推断数据的规律和特征。
5. 自然语言处理（NLP）：用于处理和分析文本数据，包括文本分类、情感分析、实体识别等。
6. 社交网络分析：通过分析社交网络中的关系和行为，揭示社交网络中的影响力、社群结构等信息。
7. 实时数据分析：通过流式计算技术，对实时产生的数据进行快速处理和分析。
8. 云计算：将大数据处理和分析任务分布到大规模集群中进行，并利用云计算平台的弹性和可扩展性来提高数据处理的效率和速度。
9. 异常检测：通过对数据的特征和模式进行分析，检测和识别异常数据，以便及时采取措施。
10. 实验设计与评估：设计和评估算法的有效性和性能，并根据实验结果进行改进和优化。
以上仅是互联网大数据分析与挖掘技术的一些常见方法和工具，实际应用中还有很多其他技术和算法可以用于处理和分析大数据。