大数据分析的核心技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储技术：数据采集是大数据分析的基础，涉及到数据的收集、整理和存储。常用的数据采集工具有Flume、Kafka等。数据存储技术则涉及到数据的存储方式、存储性能和存储成本等方面。常见的数据存储技术有Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析技术：数据处理是将采集到的数据进行清洗、整合和格式化等操作，以便后续的分析和挖掘。数据处理技术包括数据清洗、数据整合、数据转换等。数据分析技术则涉及到数据的挖掘、预测、分类等方法，如聚类、关联规则、分类等。
3. 数据可视化技术：数据可视化是将处理后的数据以图形化的方式展示出来，方便用户理解和分析。常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。数据可视化技术可以直观地展示数据的分布、趋势和关系，帮助用户发现数据中的规律和模式。
4. 数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐含的模式或知识的过程。常用的数据挖掘方法有分类、回归、聚类、关联规则、序列模式等。数据挖掘技术可以帮助企业发现客户的行为特征、市场趋势等信息，为企业决策提供依据。
5. 机器学习技术：机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并改进其性能的技术。常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。机器学习技术可以帮助企业实现自动化的决策和预测，提高企业的运营效率。
6. 云计算技术：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。大数据处理通常需要大量的计算资源，云计算技术可以帮助企业快速部署和管理大规模的数据处理任务，提高数据处理的效率和灵活性。常见的云计算平台有AWS、Azure、阿里云等。
