大数据网络爬虫技术是指通过自动化的方式从互联网上抓取数据，并对其进行存储、处理和分析的技术。这种技术在数据采集、信息获取、市场研究等领域有着广泛的应用。
高效数据抓取与分析是大数据网络爬虫技术的关键。首先，我们需要选择适合的爬虫工具和方法，以实现快速、准确地抓取目标网站的数据。其次，我们需要对抓取到的数据进行预处理，包括去除重复数据、修正错误数据、数据清洗等操作，以提高数据的质量和可用性。最后，我们还需要对数据进行有效的存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
在进行数据抓取时，我们需要注意以下几点：
1. 遵守法律法规：在进行数据抓取时，我们需要遵守相关的法律法规，尊重网站的知识产权和隐私权。
2. 选择合适的爬虫工具：不同的网站有不同的结构，因此我们需要选择适合该网站的爬虫工具，以便更好地抓取数据。
3. 控制爬取速度：过度的爬取会导致目标网站的服务器过载，影响网站的正常运营。因此，我们需要合理控制爬取速度，避免对网站造成过大的压力。
4. 使用代理IP：为了保护IP地址的安全，我们可以使用代理IP来更换IP地址，避免被目标网站封禁。
5. 使用HTTPS协议：为了保护数据的安全性，我们可以使用HTTPS协议进行数据传输，避免数据被窃取或篡改。
在数据分析与挖掘方面，我们可以采用以下方法：
1. 数据清洗：对抓取到的数据进行清洗，去除无关的数据、修正错误数据、数据标准化等操作，以提高数据的质量和可用性。
2. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如CSV、Excel等。
3. 数据可视化：利用可视化工具将数据以图表的形式展示出来，方便我们观察数据的变化趋势和模式。
4. 数据挖掘：通过对数据进行统计分析、聚类分析、关联规则分析等操作，发现数据中的潜在规律和知识。
5. 机器学习：利用机器学习算法对数据进行预测、分类等任务，提高数据的价值和应用价值。
总之，高效数据抓取与分析是大数据网络爬虫技术的关键。我们需要选择合适的爬虫工具和方法，进行有效的数据预处理和存储管理，以及对数据进行深入的分析与挖掘，以便更好地利用数据创造价值。同时，我们也需要注意遵守法律法规，保护网站的权益和用户的隐私。
