1.數據挖掘和機器學習:數據挖掘是從大數據中發現隱藏模式、關聯規則和趨勢的過程。機器學習是壹種通過訓練模型自動分析和預測數據的方法。在大數據研究中，可以利用數據挖掘和機器學習處理大規模數據，提取有用信息，建立預測模型。
2.數據可視化與可視化分析:數據可視化是將數據轉化為可視化圖形或圖表的過程，以便更好地理解和分析數據。可視化分析是通過壹個交互式的可視化界面來探索和分析大數據。在大數據的研究中，數據可視化和可視化分析可以幫助人們更好地理解和使用大數據。
3.數據存儲和管理:大數據的存儲和管理是壹個重要問題。大數據通常具有高速、大容量和高可擴展性的特點，因此有必要設計和實現壹個高效的數據存儲和管理系統。研究方向包括分布式文件系統、分布式數據庫和數據倉庫。
4.數據隱私和安全:大數據的研究也需要考慮數據隱私和安全的問題。大數據通常涉及個人隱私和敏感信息，需要采取相應的隱私保護和安全措施，防止數據泄露和濫用。
大數據的擴展應用
1.數據分析和決策支持:大數據可以為決策提供有力支持。數據分析和決策支持研究可以利用大數據分析市場趨勢，預測未來發展，優化決策過程。
2.社交網絡分析:大數據研究也可以應用於社交網絡分析。社會網絡分析可以通過分析大規模的社會網絡數據來揭示社會網絡結構、社區發現和信息傳播。