大數(shù)據(jù)分析及挖掘包含的技術(shù)可以從以下幾個方面進行闡述：

1、數(shù)據(jù)預處理技術(shù)：這包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和適配分析模型的需求。

2、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫技術(shù)：為了存儲和管理大量數(shù)據(jù)，需要使用高效的數(shù)據(jù)倉庫解決方案和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

3、機器學習技術(shù)：利用算法讓計算機系統(tǒng)通過經(jīng)驗改進任務(wù)處理的性能。在大數(shù)據(jù)分析中，機器學習用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。

4、統(tǒng)計分析技術(shù)：使用統(tǒng)計學原理對數(shù)據(jù)集進行分析，以推斷總體的性質(zhì)或預測未來的趨勢。

5、數(shù)據(jù)融合技術(shù)：包括基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等技術(shù)，用于整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，以提高分析的準確性和完整性。

6、領(lǐng)域特定挖掘技術(shù)：如用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析和情感語義分析等，這些技術(shù)針對特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析需求進行了優(yōu)化。

7、分類、優(yōu)化、識別、預測技術(shù)：這些是數(shù)據(jù)挖掘中的核心任務(wù)，涉及將數(shù)據(jù)分為不同的類別、尋找最優(yōu)解、識別模式和趨勢以及預測未來事件。

8、結(jié)果分析技術(shù)：對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進行解釋和評價，確保分析結(jié)果的準確性和可靠性。

9、新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：隨著技術(shù)的發(fā)展，新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等也在不斷開發(fā)和完善，以適應(yīng)日益增長的數(shù)據(jù)分析需求。

10、可視化技術(shù)：通過圖表、圖形等形式直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助用戶更好地理解和解讀數(shù)據(jù)。

11、云計算和分布式計算技術(shù)：由于大數(shù)據(jù)的體量通常非常龐大，因此需要利用云計算和分布式計算技術(shù)來提高數(shù)據(jù)處理的效率和速度。

12、實時分析技術(shù)：對于需要快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)場景，實時分析技術(shù)能夠提供即時的數(shù)據(jù)洞察和決策支持。

13、隱私保護和安全技術(shù)：在處理大量敏感數(shù)據(jù)時，確保數(shù)據(jù)的安全性和保護用戶隱私至關(guān)重要。

總的來說，大數(shù)據(jù)分析及挖掘是一個多學科交叉的領(lǐng)域，它結(jié)合了統(tǒng)計學、計算機科學、數(shù)學等多個學科的知識和技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷進步，大數(shù)據(jù)分析及挖掘的技術(shù)也在不斷地發(fā)展和創(chuàng)新，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析需求。