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，主要包括数据采集、数据清洗、数据存储等。数据采集可以通过各种工具和技术进行，如网络爬虫、API获取、文件抓取等。数据清洗主要是处理和消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和可用性。数据存储则是将清洗后的数据保存在合适的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和应用。
2. 数据处理与分析：这是大数据分析的核心部分，主要包括数据预处理、数据转换、数据挖掘、机器学习等。数据预处理主要是对数据进行清洗、归一化、离散化等操作，使其适合后续的分析。数据转换是将原始数据转换为适合模型训练和预测的形式，如特征工程、降维等。数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识，如关联规则、分类、聚类等。机器学习则是利用算法和模型对数据进行学习、预测和决策，如回归分析、分类、聚类等。
3. 可视化与报告：这是大数据分析的输出部分，主要包括数据可视化、报告生成等。数据可视化是将复杂的数据以图形的方式展示出来，使用户能够直观地理解数据的含义和趋势。报告生成则是根据分析结果生成详细的报告，包括图表、文字描述等，以便于用户理解和使用。
4. 安全与隐私保护：这是大数据分析的重要方面，主要包括数据加密、访问控制、审计追踪等。数据加密是对敏感数据进行加密处理，以防止数据泄露和篡改。访问控制是对不同用户和角色的访问权限进行管理，确保数据的安全和合规。审计追踪是对数据的访问和使用情况进行记录和监控，以防止数据被非法使用和滥用。
5. 云计算与大数据技术：这是大数据分析的重要支撑，主要包括分布式计算、大数据处理框架等。分布式计算是将大数据任务分解成多个小任务，然后分配到不同的计算节点上并行执行。大数据处理框架则是提供了一系列工具和库，用于处理和分析大规模数据集。
6. 人工智能与机器学习：这是大数据分析的重要方向，主要包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。自然语言处理是让计算机理解和处理人类语言的技术，如机器翻译、情感分析等。计算机视觉是让计算机理解和处理图像和视频的技术，如人脸识别、物体检测等。语音识别是让计算机理解和处理人类的语音信号的技术，如语音转写、语音助手等。
7. 物联网与传感器技术：这是大数据分析的重要手段，主要包括设备连接、数据收集、远程监控等。设备连接是将各种传感器和设备连接到互联网上，实现数据的实时收集和传输。数据收集是将传感器和设备产生的数据进行收集和整理。远程监控是通过互联网实现对设备和系统的远程管理和控制。
8. 边缘计算与物联网：这是大数据分析的重要方向，主要包括边缘计算、物联网设备接入等。边缘计算是在靠近数据源的地方进行数据的处理和分析，减少了数据传输的距离和延迟。物联网设备接入是将各种设备和传感器连接到互联网上，实现数据的实时收集和传输。
