大数据决策分析新技术是指利用大数据技术进行决策分析的新技术。这些新技术可以帮助企业、政府和个人更好地理解和利用大数据，从而做出更明智的决策。以下是一些主要的大数据决策分析新技术：
1. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。通过使用各种算法和技术，如聚类、分类、关联规则等，数据挖掘可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而为决策提供依据。
2. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。通过训练模型，机器学习可以预测未来的趋势和行为，从而为决策提供支持。常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是一种研究如何使计算机理解、处理和生成人类语言的技术。通过NLP，我们可以对文本数据进行分析和挖掘，从而为决策提供有价值的信息。
4. 可视化（Visualization）：可视化是将数据以图形的方式呈现给决策者的技术。通过可视化，决策者可以更直观地了解数据的特点和趋势，从而为决策提供参考。常见的可视化方法包括柱状图、折线图、饼图等。
5. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。通过云计算，我们可以将大数据存储在云端，实现数据的快速处理和分析。此外，云计算还可以提供弹性的计算资源，满足不同规模和需求的决策分析需求。
6. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：人工智能是一种模拟人类智能的技术。通过应用AI技术，我们可以实现自动化的决策分析过程，提高决策的效率和准确性。常见的AI方法包括深度学习、强化学习等。
7. 区块链技术（Blockchain Technology）：区块链技术是一种分布式账本技术，可以实现数据的去中心化存储和传输。通过区块链，我们可以确保数据的安全和透明，为决策提供可靠的依据。
8. 物联网（Internet of Things，IoT）：物联网是一种将物理设备连接到网络的技术。通过物联网，我们可以实时收集和分析大量的传感器数据，为决策提供实时的信息支持。
9. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将数据处理和分析任务从云端转移到网络边缘的技术。通过边缘计算，我们可以降低延迟，提高数据处理的速度和效率，为决策提供及时的支持。
10. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，可以将不同来源的数据整合在一起，为决策提供全面的信息支持。通过知识图谱，我们可以更好地理解数据之间的关系，为决策提供更深入的分析。
