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，包括数据采集、数据清洗、数据存储等。数据采集可以通过爬虫、API等方式获取，数据清洗主要是去除噪声和异常值，提高数据的质量和可靠性。数据存储主要采用分布式数据库、大数据存储系统等技术，保证数据的高效读写和高可用性。
2. 数据处理与分析：这是大数据分析的核心部分，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习等。数据预处理主要是对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以提高数据的质量。数据挖掘主要是通过算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，如关联规则、聚类分析等。机器学习则是通过训练模型来预测未来的行为或趋势，如回归分析、分类算法等。
3. 可视化与呈现：这是大数据分析的结果展示部分，包括数据可视化、报告生成等。数据可视化是将复杂的数据以图形的方式呈现出来，帮助用户更直观地理解数据。报告生成则是将分析结果以报告的形式呈现，方便用户阅读和交流。
4. 实时监控与预警：这是大数据分析的应用部分，包括实时监控、预警系统等。实时监控是通过对数据进行实时处理和分析，以便及时发现和处理问题。预警系统则是通过对历史数据和当前数据的关联分析，提前预测可能出现的问题，从而提前采取措施避免损失。
5. 数据安全与隐私保护：这是大数据分析的保障部分，包括数据加密、访问控制等。数据加密是对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。访问控制则是通过对用户权限的管理，确保只有授权的用户才能访问和使用数据。
6. 云计算与分布式计算：这是大数据分析的基础设施部分，包括云计算平台、分布式计算框架等。云计算平台提供了弹性的计算资源，使得大数据分析可以按需使用，提高了资源的利用率。分布式计算框架则是将任务分散到多个节点上并行处理，提高了计算效率。
总之，大数据分析的核心技术涵盖了数据采集与存储、数据处理与分析、可视化与呈现、实时监控与预警、数据安全与隐私保护以及云计算与分布式计算等多个方面。这些技术相互支持，共同构成了大数据分析的完整体系。
