大數據挖掘架構包括數據采集層、數據存儲層、數據處理層和數據分析層。以下是對這四個層次的詳細解釋：

1、數據采集層

數據采集層的主要任務是將各種來源的原始數據進行收集。常見的數據來源包括傳感器、網絡日志、社交媒體等。在這一層，通常使用流式數據處理技術來實時采集數據。例如，通過Twitter API獲取最新的推文，或者使用Flume等工具從不同數據源收集數據。

2、數據存儲層

在數據存儲層，主要任務是將采集到的數據高效地存儲起來，以便后續的處理和分析。常用的數據存儲技術有分布式文件系統(如Hadoop HDFS)、NoSQL數據庫(如MongoDB)等。這些技術能夠存儲大量非結構化或半結構化的數據，并提供高吞吐量的數據訪問能力。

3、數據處理層

數據處理層負責對存儲的數據進行清洗和轉換，以便后續的分析。這一層通常會利用大數據處理框架(如Apache Spark)進行數據操作。數據處理包括數據清洗(去除重復、異常和不一致的數據)、數據轉換(將原始數據轉換為適合分析的格式)和數據集成(將來自不同源的數據整合到一個統一的數據庫中)。

4、數據分析層

在數據分析層，主要任務是使用機器學習模型對處理后的數據進行分析和預測。這一層可以利用Python中的scikit-learn庫來進行簡單的線性回歸，或者使用更復雜的算法(如決策樹、支持向量機、神經網絡等)進行分類、聚類和關聯規則挖掘等。數據分析的目標是從數據中提取有價值的信息和知識，以支持決策和預測。

綜上所述，大數據挖掘架構是一個系統而復雜的過程，涉及數據的采集、存儲、處理和分析等多個環節。在實際應用中，靈活使用不同的工具及技術，可以幫助企業更好地從數據中提取價值。隨著技術的不斷進步，大數據挖掘的前景將會更加廣闊。