大数据分析的核心技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等几个方面。这些技术的应用范围非常广泛，涵盖了金融、医疗、零售、物流等多个领域。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的基础，主要包括网络爬虫、API接口、日志文件等。例如，在金融领域，可以通过网络爬虫从各大银行网站抓取用户交易数据；在医疗领域，可以通过API接口获取医院的患者信息和病历数据。
2. 存储：大数据通常具有海量、高速、多样、低价值等特点，因此需要使用分布式存储系统来存储数据。分布式存储系统主要包括Hadoop、Spark等。例如，在金融领域，可以使用Hadoop存储用户的交易数据；在医疗领域，可以使用Spark存储患者的病历数据。
3. 处理：大数据分析的核心是数据处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。例如，在金融领域，可以使用ETL工具对用户交易数据进行清洗和转换；在医疗领域，可以使用数据挖掘算法对患者的病历数据进行聚类和关联分析。
4. 分析：大数据分析的目标是发现数据背后的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。大数据分析的分析方法主要包括描述性分析、探索性分析和预测性分析。例如，在金融领域，可以使用描述性分析了解用户的行为特征；在医疗领域，可以使用探索性分析发现疾病的发病规律；在零售领域，可以使用预测性分析预测消费者的购买行为。
5. 可视化：大数据分析的结果通常难以理解，因此需要使用可视化工具将结果以图表的形式展示出来，以便人们更容易理解和解读。例如，在金融领域，可以使用折线图展示用户交易的时间分布；在医疗领域，可以使用热力图展示患者病情的变化趋势。
6. 机器学习：大数据分析的结果往往具有一定的不确定性，因此需要使用机器学习算法对结果进行优化和改进。例如，在金融领域，可以使用机器学习算法对信用风险进行评估；在医疗领域，可以使用机器学习算法对疾病进行分类和诊断。
7. 人工智能：人工智能是大数据分析的重要支撑技术，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。例如，在金融领域，可以使用自然语言处理技术对用户的文字信息进行语义分析；在医疗领域，可以使用计算机视觉技术对医学影像进行识别和诊断。
