大数据定位技术是利用先进的算法和工具，从海量的、多样化的数据中提取出有价值的信息。数据挖掘与分析是大数据定位技术的核心部分，通过这些方法可以发现数据中的模式、关联、趋势等。以下是一些高效的方法：
1. 数据预处理：在数据挖掘与分析之前，需要对数据进行预处理，包括清洗、转换和规范化等步骤。这有助于提高数据的质量，减少后续分析的复杂性。
2. 特征工程：在数据挖掘与分析过程中，需要选择或构造合适的特征来表示数据。特征工程是一个重要步骤，可以帮助我们更好地理解数据，并提高模型的性能。
3. 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，它将相似的数据对象划分为一组。在大数据定位技术中，聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏结构，例如用户群体、客户类型等。
4. 分类与回归分析：分类与回归分析是两种常用的监督学习方法，它们可以将数据分为不同的类别或预测一个数值。在大数据定位技术中，分类与回归分析可以帮助我们识别不同类型的客户、预测销售趋势等。
5. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据中项之间的关系的规则学习算法。在大数据定位技术中，关联规则挖掘可以帮助我们发现不同变量之间的依赖关系，例如购买某个产品的人可能也会购买另一个产品等。
6. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以处理大规模高维度的数据。在大数据定位技术中，深度学习可以帮助我们发现更深层次的特征和模式，例如图像识别、语音识别等。
7. 分布式计算：随着数据量的增加，传统的单机计算方式已经难以满足需求。分布式计算是一种将数据分散到多个计算机上进行处理的方法。在大数据定位技术中，分布式计算可以提高运算效率，加快数据分析的速度。
8. 实时分析：大数据定位技术需要能够处理实时数据流。为了实现实时分析，可以使用流式计算框架，如Apache Flink或Spark Streaming等。这些框架可以保证数据的实时处理和分析，同时保持较低的延迟。
总之，大数据定位技术需要结合多种方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性。通过选择合适的算法和工具，我们可以从大量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
