大数据工程技术是指运用大数据技术对海量数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的技术和过程。
大数据工程技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集：通过各种手段（如网络爬虫、API接口等）从互联网、数据库、传感器等渠道获取大量原始数据。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在分布式存储系统中，如Hadoop、Spark等，以便后续处理。
3. 数据处理：对存储的数据进行清洗、去重、格式化等操作，使其满足后续处理的要求。常用的数据处理工具有Hadoop MapReduce、Spark等。
4. 数据分析：通过对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，如用户行为分析、市场趋势预测等。常用的数据分析工具有Python、R、SQL等。
5. 数据挖掘：从大量数据中挖掘出潜在的规律和模式，如关联规则挖掘、聚类分析等。常用的数据挖掘工具有Weka、DBSCAN等。
6. 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示出来，便于理解和交流。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
大数据工程技术的应用非常广泛，包括但不限于金融、医疗、电商、交通等领域。通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求，优化产品，提高运营效率，甚至实现商业模式的创新。同时，大数据技术的发展也推动了人工智能、机器学习等技术的飞速发展，为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
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