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：这是大数据分析的基础，需要通过各种方式收集大量数据。这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、网站、传感器等。采集到的数据需要被存储在合适的系统中，以保证数据的可用性和可靠性。常用的存储系统有Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：这是大数据分析的核心，包括数据清洗、数据整合、数据转换、数据挖掘等步骤。这些步骤可以帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。常用的数据处理和分析工具有R、Python、Excel等。
3. 数据可视化：这是大数据分析的重要环节，可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
4. 数据挖掘：这是大数据分析的一种高级应用，通过对大量数据进行复杂的计算和分析，发现数据中的隐藏模式和关联规则。常用的数据挖掘算法有聚类、分类、回归等。
5. 机器学习：这是大数据分析的一个重要分支，通过建立模型来预测未来的行为或结果。常用的机器学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
6. 云计算与大数据平台：这是大数据分析的重要基础设施，提供了强大的计算能力和存储能力，使得大规模的数据处理成为可能。常用的大数据平台有Hadoop、Spark等。
以上就是大数据分析的六个核心技术，这些技术相互配合，共同构成了大数据分析的强大能力。
