大数据在确定是否有密切接触时，主要依赖于数据挖掘和机器学习技术。以下是详细的分析：
1. 数据采集与整合：大数据技术首先需要对各种来源的数据进行收集和整合，包括社交媒体、通信记录、行程记录等。这些数据可能来自不同的平台和设备，如手机、电脑、智能手表等。通过数据采集和整合，可以为后续的数据分析提供丰富的数据源。
2. 数据预处理：在大数据处理过程中，数据预处理是非常重要的一步。这包括去除重复数据、填补缺失值、数据清洗等操作。通过数据预处理，可以确保数据的准确性和可用性，为后续的分析打下坚实的基础。
3. 特征提取：在确定了数据的结构和内容后，接下来需要从原始数据中提取出有用的特征。这些特征可以是描述个体行为的时间序列数据、地理位置信息、社交关系等。通过特征提取，可以将复杂的数据转化为易于分析的结构化数据。
4. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现不同数据项之间关联性的重要手段。通过挖掘大量数据中的频繁项集，可以发现不同数据项之间的关联关系。例如，通过分析社交媒体上的互动数据，可以发现用户之间的亲密程度和接触频率。
5. 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，它可以根据数据的内在结构将相似的数据聚集在一起。通过聚类分析，可以将具有相似特征的用户划分为不同的群体，从而识别出密切接触者。例如，通过对社交网络平台上的好友关系进行分析，可以发现与特定个体有密切接触的用户群体。
6. 时间序列分析：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它可以发现数据随时间的变化趋势。通过分析用户的活动日志、通话记录等时间序列数据，可以预测未来一段时间内用户的行为模式，从而发现潜在的密切接触者。
7. 机器学习模型：机器学习模型是一种基于统计技术的预测方法，它可以自动学习数据的特征和规律。通过训练机器学习模型，可以预测个体之间的接触概率。例如，可以通过建立回归模型或神经网络模型，根据用户的地理位置、交通方式等特征，预测他们之间的接触概率。
8. 实时监控与预警：在大数据时代，实时监控和预警系统变得越来越重要。通过实时监控用户的行为数据，可以及时发现潜在的密切接触者。同时，结合预警机制，可以在发现异常情况时及时采取措施，防止疫情的传播。
综上所述，大数据在确定是否有密切接触时，主要依赖于数据挖掘和机器学习技术。通过数据采集与整合、数据预处理、特征提取、关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析和机器学习模型等步骤，可以有效地发现潜在密切接触者并采取相应的防控措施。
