大数据分析的核心技术主要包括以下内容：
1. 数据采集与存储：这是大数据分析的基础，涉及到数据的收集、整理和存储。数据采集可以通过各种方式进行，如网络爬虫、API接口等。数据存储则需要选择合适的数据库系统，如Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。
2. 数据处理：包括数据的清洗、转换、整合等步骤。数据清洗主要是去除数据中的噪声和异常值，数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式，数据整合则是将不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
3. 数据分析：这是大数据分析的核心，包括统计分析、机器学习、深度学习等多种方法。统计分析可以用于描述数据的特征和分布，机器学习和深度学习则可以用于发现数据中的模式和规律。
4. 数据可视化：通过图表、图形等方式将数据分析的结果直观展示出来，帮助用户更好地理解和解释分析结果。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
5. 数据挖掘：通过对大量数据进行挖掘，发现其中的模式和规律，从而为决策提供支持。常用的数据挖掘技术有分类、聚类、关联规则、序列模式等。
6. 数据安全与隐私保护：在大数据的分析过程中，需要保护数据的安全和用户的隐私。这包括数据加密、访问控制、审计日志等技术。
7. 云计算与分布式计算：大数据分析往往需要处理大量的数据，而云计算提供了强大的计算资源和存储能力，分布式计算则可以有效地利用这些资源，提高分析的效率。
8. 人工智能与自然语言处理：在大数据的分析中，人工智能和自然语言处理技术可以帮助处理复杂的问题，如情感分析、文本分类等。
9. 机器学习与深度学习：这是大数据分析的重要手段，通过训练模型来发现数据中的规律和模式。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，深度学习算法则有神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
10. 实时数据分析：随着业务的发展，对数据分析的需求也越来越高，需要能够实时地获取和分析数据。这通常需要使用流处理和实时计算技术。
