大数据审计技术方法主要包括以下几种：
1. 数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。在大数据审计中，数据挖掘技术可以帮助审计人员发现潜在的风险和异常行为。常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
2. 机器学习技术：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。在大数据审计中，机器学习技术可以帮助审计人员预测和识别欺诈行为、内部舞弊等。常见的机器学习技术包括决策树、随机森林、支持向量机等。
3. 自然语言处理技术：自然语言处理是一种让计算机理解和生成人类语言的技术。在大数据审计中，自然语言处理技术可以帮助审计人员分析员工的电子邮件、报告等文本数据，以发现潜在的问题和异常行为。常见的自然语言处理技术包括情感分析、主题建模等。
4. 可视化技术：可视化技术可以将复杂的数据以图形的方式呈现出来，帮助审计人员更直观地理解和分析数据。在大数据审计中，可视化技术可以用于展示员工的行为模式、交易记录等，以便审计人员进行深入分析和判断。常见的可视化技术包括柱状图、折线图、饼图等。
5. 数据清洗与预处理技术：数据清洗与预处理是大数据审计的基础工作，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等。通过有效的数据清洗与预处理，可以提高后续数据分析的准确性和可靠性。常见的数据清洗与预处理技术包括数据抽样、数据插补、数据转换等。
6. 数据融合技术：数据融合是将来自不同来源的数据进行整合和分析，以获得更全面的信息。在大数据审计中，数据融合技术可以帮助审计人员从多个角度和维度对数据进行分析，提高审计的准确性和有效性。常见的数据融合技术包括多源数据融合、时间序列数据融合等。
7. 云计算与大数据平台技术：云计算与大数据平台技术为大数据审计提供了强大的基础设施支持。通过使用云计算和大数据平台，审计人员可以快速获取和处理海量数据，提高工作效率和准确性。常见的云计算与大数据平台技术包括Hadoop、Spark等。
8. 区块链技术：区块链技术具有去中心化、不可篡改、透明等特点，可以应用于大数据审计中的交易记录、合同管理等方面。通过区块链技术，可以确保数据的完整性和安全性，防止数据被篡改或伪造。
