大数据主要分析能力包括以下几个方面：
1. 数据采集与处理：这是大数据的基础，包括数据的采集、清洗、转换和存储等。数据采集可以通过各种传感器、网络设备等方式获取，清洗则是去除数据中的噪声和异常值，转换是将原始数据转换为适合分析的格式，存储则是将数据保存在合适的数据库或数据仓库中。
2. 数据分析与挖掘：这是大数据的核心，包括统计分析、机器学习、深度学习等方法。统计分析可以用于描述数据的特征和分布，机器学习和深度学习则可以用于发现数据中的模式和规律。
3. 数据可视化：通过图表、图像等形式将数据分析的结果直观地展示出来，帮助用户更好地理解和解释数据。
4. 数据安全与隐私保护：大数据的分析和应用需要保证数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。这包括数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段。
5. 数据治理与管理：对大数据进行有效的组织、管理和监控，确保数据的准确性、完整性和可用性。这包括数据模型设计、数据质量评估、数据生命周期管理等。
6. 数据驱动决策：利用大数据分析结果支持决策过程，提高决策的准确性和效率。这包括需求预测、风险评估、市场分析等应用场景。
7. 数据创新与应用：通过对大数据的深入分析和挖掘，发现新的业务机会和创新点，推动业务的发展。这包括新产品的研发、新市场的开拓、新服务的提供等。
8. 数据伦理与法规遵守：在大数据的应用过程中，需要遵守相关的法律法规，尊重用户的隐私权和其他合法权益。这包括数据保护法、知识产权法、反垄断法等相关法律法规。
9. 数据标准化与互操作性：为了方便数据的共享和交换，需要对数据进行标准化处理，确保不同来源和格式的数据能够被正确理解和使用。同时，还需要关注数据的互操作性，确保不同系统和平台之间的数据能够无缝对接。
10. 数据集成与融合：将来自不同来源和格式的数据进行整合和融合，形成一个完整的数据集，为后续的分析和应用提供基础。这包括数据抽取、数据转换、数据加载等步骤。
总之，大数据的主要分析能力涵盖了数据采集与处理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据安全与隐私保护、数据治理与管理、数据驱动决策、数据创新与应用、数据伦理与法规遵守、数据标准化与互操作性以及数据集成与融合等多个方面。这些能力共同构成了大数据的分析体系，为各行各业提供了强大的数据支持和决策依据。
