大数据分析技术的基本框架主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据分析的起点，包括各种数据源的收集、整合和预处理。数据采集的方式有很多种，如网络爬虫、API调用、文件读取等。数据采集的质量直接影响到后续分析的效果，因此需要对数据采集过程进行优化。
2. 数据存储：采集到的数据需要进行存储，以便后续的分析和处理。数据存储的方式主要有关系型数据库、非关系型数据库（如Hadoop HDFS、NoSQL数据库等）和云存储等。不同的存储方式有各自的优缺点，需要根据实际需求选择合适的存储方式。
3. 数据处理：在存储数据后，需要进行数据的清洗、转换和整合等操作，以提高数据的质量。数据处理的方法有很多，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。数据处理的目标是从原始数据中提取出有价值的信息，为后续的分析提供支持。
4. 数据分析：在数据处理的基础上，需要对数据进行分析，以发现数据背后的规律和趋势。数据分析的方法有很多，如描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。数据分析的目标是通过对数据的深入挖掘，为决策提供依据。
5. 数据可视化：数据分析的结果需要以直观的方式展示出来，以便更好地理解和应用。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化的目的是通过图表的形式，将复杂的数据信息转化为易于理解的图形，帮助用户快速把握数据的核心内容。
6. 数据挖掘：在大数据时代，数据挖掘成为了一个重要的研究方向。数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的模式、规则和趋势，为企业提供有针对性的决策支持。数据挖掘的方法有很多，如分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。数据挖掘的结果可以为业务发展提供有力支持。
7. 模型构建与预测：在数据挖掘的基础上，需要构建相应的预测模型，对未来的趋势进行预测。模型构建的方法有很多，如线性回归、逻辑回归、随机森林、神经网络等。模型预测的结果可以为业务发展提供有力的指导。
8. 知识管理：在完成上述步骤后，需要对整个分析过程进行总结，形成知识库，以便在未来的工作中重复利用。知识管理的方法有很多，如文档管理、版本控制、知识图谱等。知识管理的目的是通过知识的积累和传承，提高企业的核心竞争力。
总之，大数据分析技术的基本框架包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、数据挖掘、模型构建与预测和知识管理等环节。这些环节相互关联，共同构成了一个完整的大数据分析流程。
