大数据分析技术的基本框架主要包括以下几个部分：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，主要通过各种工具和技术从各种来源收集数据。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件上传等。在数据采集的过程中，需要注意数据的质量和完整性，以及数据的隐私和安全问题。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。常用的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统等。在数据存储的过程中，需要注意数据的一致性、可扩展性和容错性。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。常见的数据处理技术有数据清洗、数据转换、数据整合等。在数据处理的过程中，需要注意数据的时效性和准确性。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析和挖掘的过程。常用的数据分析方法有描述性分析、探索性分析、预测性分析和规范性分析等。在数据分析的过程中，需要根据业务需求选择合适的分析方法和模型。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，以便用户理解和使用。常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。在数据可视化的过程中，需要注意可视化的直观性和易用性。
总的来说，大数据分析技术的基本框架是一个由数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化五个部分组成的循环过程。每个环节都需要考虑到数据的质量和完整性、数据的时效性和准确性、数据的一致性和可扩展性、数据的隐私和安全问题以及数据的易用性和可理解性。
