大数据分析与数据挖掘是现代信息技术的重要组成部分，它们的主要环节包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
1. 数据采集：这是大数据分析与数据挖掘的第一步，也是最关键的一步。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、数据库查询等。在数据采集的过程中，我们需要考虑到数据的质量和数量，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储：数据采集完成后，我们需要将数据存储起来，以便后续的数据处理和分析。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。在数据存储的过程中，我们需要考虑到数据的访问效率和安全性。
3. 数据处理：数据处理是将原始数据转换为可用数据的过程。数据处理的方法有很多种，包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据变换等。在数据处理的过程中，我们需要考虑到数据的一致性和完整性。
4. 数据分析：数据分析是将处理后的数据进行分析，以发现数据中的趋势、模式和关联性的过程。数据分析的方法有很多种，包括描述性分析、探索性分析、预测性分析、规范性分析等。在数据分析的过程中，我们需要考虑到数据分析的目的和需求。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形的形式展示出来，使人们能够直观地理解和解释数据的过程。数据可视化的方法有很多种，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。在数据可视化的过程中，我们需要考虑到数据的可读性和易理解性。
总的来说，大数据分析与数据挖掘的主要环节包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。这些环节相互依赖，共同构成了大数据分析与数据挖掘的整体流程。
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