大数据应用的挖掘信息价值的利器是数据分析工具和技术。例如，可以通过机器学习技术实现智能推荐系统，根据用户的历史行为和偏好，推荐最相关的商品或内容。例如，可以通过自然语言处理技术对社交媒体上的用户评论进行情感分析，了解用户对某个产品或服务的态度和满意度。
大数据应用的挖掘信息价值的利器是数据分析工具和技术。以下是几个常用的利器：
1. 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，这些工具可以将大数据以图表、地图等形式呈现，帮助用户更直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势。
2. 数据挖掘工具：如RapidMiner、Weka等，这些工具可以通过数据挖掘算法和模型来发现数据中的隐藏模式和关联规律。例如，可以通过关联规则挖掘发现顾客购买商品的关联性，从而优化销售策略。
3. 机器学习技术：如决策树、支持向量机、神经网络等，这些技术可以让机器通过学习大数据中的模式和规律，自动进行数据分析和预测。例如，可以通过机器学习技术实现智能推荐系统，根据用户的历史行为和偏好，推荐最相关的商品或内容。
4. 自然语言处理技术：如文本挖掘、情感分析等，这些技术可以帮助处理大规模的文本数据，提取其中的情感、主题等信息。例如，可以通过自然语言处理技术对社交媒体上的用户评论进行情感分析，了解用户对某个产品或服务的态度和满意度。
5. 时间序列分析技术：如ARIMA、GARCH等，这些技术可以对时间序列数据进行建模和预测。例如，可以通过时间序列分析技术预测股票价格的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
综上所述，数据分析工具和技术是大数据应用中挖掘信息价值的利器，通过这些工具和技术，可以更好地发现数据中的模式和规律，从而为决策和业务提供有力支持。