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要利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據挖掘結合，可以按照以下步驟操作：
安裝和配置Kylin：首先需要在集群中安裝和配置Kylin，并創建Cube來對數據進行聚合和預計算。
實時數據處理：使用流處理框架（如Kafka、Spark Streaming等）將實時數據導入到Kylin中，可以使用Kylin提供的API或者使用ETL工具將數據導入到Kylin Cube中。
數據挖掘：利用Kylin提供的OLAP功能進行數據挖掘，可以基于Cube中的預計算數據進行多維分析和深度挖掘。
實時查詢：Kylin提供了查詢引擎，可以實時查詢Cube中的數據，進行實時數據分析。
結合其他工具：結合其他數據挖掘工具（如R、Python等）對Kylin中的數據進行進一步分析和挖掘，可以更加深入地了解數據的特征和規律。
通過以上步驟，可以利用Kylin進行大數據的實時數據分析和數據挖掘結合，幫助用戶更好地理解數據并做出更準確的決策。
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