大数据分析的核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等几个方面。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，也是最基础的一步。数据采集主要涉及到数据的采集方式、采集工具、采集策略等方面。目前，数据采集主要依赖于互联网爬虫技术、API接口调用、文件传输等方式进行。
2. 数据存储：数据存储主要是将采集到的数据进行存储，以便后续的数据处理和分析。数据存储主要涉及到数据存储格式、数据存储技术、数据存储架构等方面。目前，数据存储主要依赖于关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统（如Hadoop、Spark等）等。
3. 数据处理：数据处理主要是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等处理，以便后续的数据分析。数据处理主要涉及到数据处理算法、数据处理工具、数据处理流程等方面。目前，数据处理主要依赖于数据处理框架（如Hadoop MapReduce、Spark等）、数据处理工具（如Pandas、NumPy等）、数据处理流程（如ETL过程）等。
4. 数据分析：数据分析主要是对处理后的数据进行分析，以便提取出有价值的信息。数据分析主要涉及到数据分析方法、数据分析工具、数据分析模型等方面。目前，数据分析主要依赖于统计分析方法（如描述性统计、推断性统计、回归分析等）、数据分析工具（如R语言、Python等）、数据分析模型（如机器学习模型、深度学习模型等）。
5. 数据可视化：数据可视化主要是将数据分析的结果以图形化的形式展示出来，以便更好地理解数据和发现数据中的问题。数据可视化主要涉及到数据可视化工具、数据可视化技术、数据可视化设计等方面。目前，数据可视化主要依赖于数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）、数据可视化技术（如热力图、条形图、饼图等）、数据可视化设计（如颜色、图标、布局等）。
总的来说，大数据分析的核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等几个方面。这些技术相互关联、相互支持，共同构成了大数据分析的整体架构。
