大数据分析与应用的基础技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：这是大数据分析的第一步，需要从各种来源（如数据库、文件系统、网络等）采集数据，并将其存储在适当的数据仓库或大数据系统中。常用的数据采集工具和技术包括ETL（提取、转换、加载）工具、数据采集API、数据湖等。
2. 数据处理与清洗：在收集到原始数据后，需要进行预处理和清洗，以消除噪声、处理缺失值、标准化数据格式等。常用的数据处理工具和技术包括数据清洗库、数据转换工具、数据集成工具等。
3. 数据分析与挖掘：这是大数据分析的核心部分，需要对数据进行深入的分析和挖掘，以发现数据中的规律和模式。常用的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析、分类分析等。此外，还有机器学习和深度学习等高级分析方法，可以用于更复杂的数据分析任务。
4. 数据可视化：将数据分析的结果以图表、图形等形式展示出来，可以帮助用户更好地理解和解释数据分析结果。常用的数据可视化工具和技术包括Tableau、PowerBI、D3.js等。
5. 数据安全与隐私保护：在处理大量敏感数据时，需要确保数据的安全和用户的隐私。常用的数据安全技术包括加密、脱敏、访问控制等。此外，还需要遵守相关的法律法规，如GDPR、CCPA等。
6. 数据治理与管理：为了确保数据的质量和可用性，需要对数据进行有效的治理和管理。这包括数据的元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理等。常用的数据治理工具和技术包括数据目录服务、数据质量评估工具、数据生命周期管理平台等。
7. 大数据架构与平台：为了支持大规模的数据处理和分析，需要构建相应的大数据架构和平台。这包括分布式计算框架、大数据存储系统、大数据处理平台等。常用的大数据架构和技术包括Hadoop、Spark、Flink等。
8. 云计算与大数据服务：随着云计算的发展，越来越多的企业和个人开始使用云服务来处理和分析大数据。这包括云存储、云处理、云数据分析等。常用的云计算技术和服务包括AWS、Azure、Google Cloud等。
9. 人工智能与机器学习：在大数据时代，人工智能和机器学习技术被广泛应用于数据分析和挖掘中。这些技术可以帮助自动化地发现数据中的规律和模式，提高数据分析的效率和准确性。常用的人工智能和机器学习技术包括深度学习、神经网络、支持向量机等。
10. 大数据标准与规范：为了确保不同系统和设备之间的互操作性和一致性，需要制定相应的大数据标准和规范。这些标准包括数据模型、数据交换格式、数据质量标准等。常用的大数据标准和规范包括OGC（Open Geospatial Consortium）标准、ISO/IEC 27001等。
