大数据审计数据分析技术是指通过收集、整理、分析和解释大量数据，以发现和解决问题的技术和方法。它主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据审计数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据，包括企业内部的系统、数据库、文件等，以及外部的数据源，如社交媒体、搜索引擎等。
2. 数据清洗：在数据采集之后，需要对数据进行清洗，去除噪声和不准确、不完整的数据，以保证数据分析的准确性。
3. 数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库，为后续的数据分析提供基础。
4. 数据分析：通过统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，对数据进行分析，发现数据的规律和趋势，为企业决策提供支持。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业的人也能理解数据分析的结果。
6. 数据安全：在数据分析过程中，需要保护数据的安全，防止数据泄露。
7. 数据治理：对数据进行标准化、规范化管理，保证数据的质量和可用性。
8. 数据应用：根据数据分析的结果，为企业决策提供依据，指导企业的操作和管理。
9. 数据监控：持续监控数据的使用情况，及时发现和处理数据问题。
10. 数据预测：利用历史数据，对未来的数据进行预测，帮助企业提前做好准备。
11. 数据创新：通过新的数据分析方法和技术，不断优化和创新数据分析的过程，提高数据分析的效率和效果。
