大数据分析挖掘是一个复杂的过程，它需要一系列的技能和能力。以下是一些关键的能力：
1. 数据预处理：这是大数据分析的第一步，包括数据清洗、数据转换、数据整合等。这需要对数据有一个深入的理解，以便能够有效地处理和分析数据。
2. 数据处理：这涉及到使用各种工具和技术来处理和分析数据。这可能包括使用SQL进行数据库查询，使用Python进行数据清洗和转换，使用R进行统计分析，使用SAS进行复杂计算等。
3. 机器学习和人工智能：大数据分析不仅仅是处理数据，还需要从中提取出有用的信息和模式。这就需要使用机器学习和人工智能技术，如分类、回归、聚类、关联规则学习、深度学习等。
4. 数据可视化：将数据分析的结果以图形的方式展示出来，可以帮助我们更好地理解和解释数据。这需要具备一定的图形设计和可视化技能。
5. 业务理解：大数据分析的结果往往与业务决策密切相关。因此，需要具备一定的业务理解能力，能够从数据中提取出对业务有价值的信息。
6. 项目管理：大数据分析项目通常涉及多个团队和部门的合作，因此需要具备良好的项目管理能力，能够协调各方的工作，确保项目的顺利进行。
7. 持续学习和适应能力：大数据技术和方法在不断发展，新的工具和技术层出不穷。因此，需要具备持续学习和适应新知识、新技术的能力。
8. 沟通能力：无论是内部团队还是外部客户，都需要能够清晰地表达数据分析的结果和建议。这需要具备良好的沟通能力，能够有效地传达信息。
9. 问题解决能力：在数据分析过程中，可能会遇到各种问题，如数据质量问题、算法选择问题、模型训练问题等。需要具备良好的问题解决能力，能够找到解决问题的方法。
10. 创新思维：大数据分析不仅仅是处理现有的数据，还需要发现新的数据和模式。因此，需要具备创新思维，能够从不同的角度思考问题，提出新的解决方案。
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