大数据主要分析能力包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：这是大数据处理的第一步，需要从各种数据源中采集数据，并进行清洗、转换和归一化等预处理操作，以便后续的分析和建模。
2. 数据分析与挖掘：通过对大量数据进行统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现数据中的规律和模式，为决策提供依据。
3. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式直观展示，帮助用户更好地理解和解释数据。
4. 预测与推荐：利用历史数据和机器学习算法，对未来的数据进行预测和推荐，为业务决策提供参考。
5. 数据安全与隐私保护：在处理大数据时，需要确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
6. 数据治理与管理：建立完善的数据管理体系，规范数据的采集、存储、处理和共享等流程，确保数据的准确性和一致性。
7. 数据融合与整合：将来自不同来源、不同格式的数据进行融合和整合，提高数据的可用性和价值。
8. 数据创新与应用：通过大数据技术，开发新的产品和服务，满足市场和用户需求，推动产业升级和发展。
9. 数据伦理与法规遵守：在处理大数据时，要遵守相关法律法规，尊重数据主体的权益，避免数据滥用和侵犯隐私。
10. 数据技术与工具：掌握大数据相关的技术、工具和方法，如Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，以及Python、R、Java等编程语言，提高数据处理的效率和质量。
总之，大数据主要分析能力涵盖了数据采集与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化、预测与推荐、数据安全与隐私保护、数据治理与管理、数据融合与整合、数据创新与应用、数据伦理与法规遵守以及数据技术与工具等方面。这些能力共同构成了大数据分析师的核心技能，有助于他们更好地应对大数据时代的挑战和机遇。
