大数据挖掘架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据分析层。以下是对这四个层次的详细解释：

1、数据采集层

数据采集层的主要任务是将各种来源的原始数据进行收集。常见的数据来源包括传感器、网络日志、社交媒体等。在这一层，通常使用流式数据处理技术来实时采集数据。例如，通过Twitter API获取最新的推文，或者使用Flume等工具从不同数据源收集数据。

2、数据存储层

在数据存储层，主要任务是将采集到的数据高效地存储起来，以便后续的处理和分析。常用的数据存储技术有分布式文件系统(如Hadoop HDFS)、NoSQL数据库(如MongoDB)等。这些技术能够存储大量非结构化或半结构化的数据，并提供高吞吐量的数据访问能力。

3、数据处理层

数据处理层负责对存储的数据进行清洗和转换，以便后续的分析。这一层通常会利用大数据处理框架(如Apache Spark)进行数据操作。数据处理包括数据清洗(去除重复、异常和不一致的数据)、数据转换(将原始数据转换为适合分析的格式)和数据集成(将来自不同源的数据整合到一个统一的数据库中)。

4、数据分析层

在数据分析层，主要任务是使用机器学习模型对处理后的数据进行分析和预测。这一层可以利用Python中的scikit-learn库来进行简单的线性回归，或者使用更复杂的算法(如决策树、支持向量机、神经网络等)进行分类、聚类和关联规则挖掘等。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和预测。

综上所述，大数据挖掘架构是一个系统而复杂的过程，涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。在实际应用中，灵活使用不同的工具及技术，可以帮助企业更好地从数据中提取价值。随着技术的不断进步，大数据挖掘的前景将会更加广阔。