大数据存储与处理是一个涵盖广泛的主题，涉及到如何有效地管理和分析海量数据。在这个领域，赵永祥的课程涵盖了从基础概念到具体应用的各种技术。以下是对课程内容的详细解读：
数据挖掘是数据模型的发现过程，它可以分为统计建模和机器学习两大类。统计建模是通过研究数据来确定其遵循的总体概率分布，例如高斯分布，而机器学习则侧重于训练算法以对未知数据进行预测。机器学习在无法预先定义目标的情况下表现优越，如Netflix竞赛中预测用户电影喜好；但在目标明确的情况下，如搜索引擎的关键词匹配，传统方法可能更为有效。
在建模的计算方法中，数据挖掘被视为一个算法问题，主要涉及数据的简要汇总和特征抽取。数据汇总的一个典型例子是PageRank，它是Google搜索引擎的核心算法，通过计算网页的重要性来组织搜索结果。聚类则是将数据点按照它们在多维空间中的相似性进行分类，常用于市场细分或图像分类。
特征抽取包括寻找频繁项集和相似项。频繁项集是在大量交易记录中发现共同出现的商品组合，常用于推荐系统，如Amazon根据用户的购买历史推荐商品。相似项发现则涉及寻找数据集中具有共同特性的集合，如亚马逊的协同过滤推荐，它通过比较用户的购买行为来推荐他们可能感兴趣的商品。
然而，数据挖掘也存在统计限制，如Bonferroni原理指出，随着数据量的增加，看似异常的模式可能是随机噪声的结果。例如，在整体情报预警的故事中，试图通过分析大量数据来发现可疑行为（同一酒店重复出现的人），但计算表明，即使在随机行为下也可能产生大量看似可疑的巧合。
在实际应用中，数据挖掘需要考虑这些统计限制，避免误报。例如，假设存在10对真正的“可疑”行为，我们需要检查250,010对候选人才能找到他们，这表明仅依赖数据挖掘可能效率低下，需要结合其他情报分析方法。
此外，课程还提到了Rhin的超感知实验，它揭示了在统计分析中需要谨慎对待显著性。即使在小概率事件中，也可能观察到看似异常的结果，这被称为Rhin悖论。
大数据存储与处理涉及数据挖掘的基本概念、大规模文件系统、MapReduce、相似项发现、数据流挖掘、链接分析、频繁项集、聚类以及推荐系统等技术。在实践中，必须考虑到统计学限制和随机性的影响，以确保分析的有效性和准确性。
