Java与智能数据分析结合可以用于挖掘大数据中的价值与洞察。下面是一个简要的教程，介绍如何使用Java来实现智能数据分析功能：

1. 数据收集与处理：使用Java编写程序来收集大数据，并进行预处理和清洗。根据数据源的不同，可以使用Java的网络编程、文件读写等技术获取数据，并使用Java的数据处理库（如Apache Commons CSV、JSON等）进行数据清洗和转换。

2. 数据存储与管理：选择合适的大数据存储和管理系统（如Hadoop、Spark、MongoDB等），使用Java编写程序来实现数据的存储和管理。可以使用Java的相关库和框架（如Hadoop HDFS、Apache Spark等）来处理大规模数据集和分布式计算。

3. 数据分析与挖掘：使用Java编写程序来进行数据分析和挖掘。可以使用Java的统计分析库（如Apache Commons Math、Weka等）进行常见的统计分析和机器学习算法的应用。通过数据挖掘技术，探索数据之间的关联性、趋势和规律。

4. 可视化与报告：使用Java的数据可视化库（如JFreeChart、Apache POI等）将分析结果以图表、报告等形式展示给用户。通过可视化手段，帮助用户更直观地理解和解读数据分析结果。

5. 实时数据分析：如果需要进行实时数据分析，可以使用Java的流处理技术（如Apache Flink、Spark Streaming等）来实现实时数据的处理和分析。通过处理实时数据流，及时发现和响应数据中的变化和异常。

6. 数据安全与隐私保护：在处理大数据时，需要关注数据的安全性和隐私保护。使用Java的加密算法和安全框架，对敏感数据进行加密和保护。同时，遵循相关法规和隐私政策，确保数据的合法使用和保密性。

7. 性能优化与扩展：针对大规模数据和复杂计算任务，使用Java的性能优化技术来提高数据分析的效率和扩展性。例如，合理设计数据结构、使用并行计算、优化算法等。

8. 模型评估与改进：通过对数据分析模型的评估和改进，提高数据分析的准确性和可靠性。使用Java编写程序来评估模型的性能指标，通过交叉验证、参数调优等手段改进模型的预测能力。

9. 实践和应用：在实际应用中，根据具体的场景和需求，使用Java的数据分析技术来解决实际问题。