张雪萍主导的大数据采集与处理技术研究是一个涉及多个学科领域（如计算机科学、数据科学、统计学等）的复杂项目。以下是对这一研究领域的概述：
1. 大数据采集: 大数据采集是收集和整理大量数据的过程，这些数据可能来自于各种来源，如传感器、互联网、社交媒体、移动设备等。为了有效地获取这些数据，需要使用各种数据采集工具和技术，如网络爬虫、APIs、数据库抓取等。
2. 数据预处理: 在采集到原始数据后，需要进行数据清洗、格式化、去重、归一化等预处理步骤，以确保数据的质量。这包括处理缺失值、异常值、重复记录等问题。
3. 数据存储: 存储大量的原始数据通常很困难，因此需要选择合适的数据存储系统。常用的数据存储系统有关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统等。
4. 数据分析: 分析处理过的数据以提取有价值的信息是大数据分析的核心。这通常涉及到统计方法、机器学习、模式识别等领域的知识。
5. 大数据处理: 随着数据量的增加，传统的数据处理方法已经无法满足需求。因此，需要采用更高效的数据处理技术和算法，如Hadoop、Spark、MapReduce等。
6. 数据可视化: 将复杂的数据结果转化为直观的图表或图像，可以帮助用户更好地理解和解释数据。
7. 数据安全与隐私: 在处理敏感数据时，需要遵守相关的法律法规，保护数据的隐私和安全。
8. 人工智能与机器学习: 利用人工智能和机器学习技术可以进一步提高数据处理的效率和准确性。例如，可以使用深度学习模型进行图像识别、语音识别等任务。
9. 跨领域应用: 大数据采集与处理技术的研究不仅限于科学研究，还可以应用于商业、医疗、金融等多个领域，帮助解决实际问题。
10. 持续优化与更新: 随着技术的发展，新的数据采集和处理技术不断涌现，研究人员需要持续关注并更新自己的知识体系，以便更好地应对新挑战。
总之，张雪萍主导的大数据采集与处理技术研究是一个多学科交叉的领域，涉及从数据采集、预处理、存储、分析到可视化等多个环节。随着技术的不断发展，这一领域的研究将继续深入，为各行各业提供强大的技术支持。
