本文主要介绍了大数据分析的基本概念及相关技术，包括大数据的4V特征（体量大、价值密度低、多样性、速度快）、处理流程和关键技术（人工智能、互联网、云计算）。同时阐述了数据挖掘的分类（有监督/无监督学习）和预处理步骤（清理、整合、转换、规约）。重点讲解了统计学习的核心要素（模型、策略、算法）以及评估方法（正确率、召回率、精准率等），并介绍了P-R曲线和F1度量等评估指标。文章强调理解这些基础概念和流程