大數(shù)據(jù)分析與挖掘的主要技術(shù)包括以下幾個(gè)方面：

1、數(shù)據(jù)融合技術(shù)：這涉及到將來自不同源的數(shù)據(jù)整合在一起，以便進(jìn)行更全面的分析。技術(shù)如基于對象的數(shù)據(jù)連接和相似性連接等，都是為了更好地融合和利用大數(shù)據(jù)。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的核心，包括分類、回歸、聚類、降維和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)等方法。這些技術(shù)幫助模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，并用于預(yù)測和決策。

3、網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)：隨著社交網(wǎng)絡(luò)和其他類型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的興起，網(wǎng)絡(luò)挖掘成為了一個(gè)重要的領(lǐng)域。這包括分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)關(guān)系以及網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)等。

4、特異群組挖掘：這是一種新型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它關(guān)注于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常或特殊模式，這些模式可能對特定應(yīng)用有重要意義。

5、圖挖掘技術(shù)：圖挖掘關(guān)注于從圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取信息，例如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)和知識(shí)圖譜等。

6、用戶興趣分析：通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，了解用戶的偏好和興趣點(diǎn)，常用于推薦系統(tǒng)和個(gè)性化服務(wù)。

7、網(wǎng)絡(luò)行為分析：分析用戶在網(wǎng)絡(luò)上的行為模式，可以用于網(wǎng)絡(luò)安全、用戶畫像構(gòu)建等領(lǐng)域。

8、情感語義分析：通過對文本內(nèi)容的情感傾向進(jìn)行分析，可以理解公眾情緒或評價(jià)產(chǎn)品、服務(wù)的用戶反饋。

9、可視化技術(shù)：數(shù)據(jù)可視化幫助分析師更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。

10、實(shí)時(shí)分析技術(shù)：隨著數(shù)據(jù)流的不斷產(chǎn)生，實(shí)時(shí)分析技術(shù)能夠快速處理和分析數(shù)據(jù)，提供即時(shí)的見解和決策支持。

11、云計(jì)算平臺(tái)：云平臺(tái)提供了必要的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力，使得大規(guī)模數(shù)據(jù)處理成為可能。

12、分布式計(jì)算框架：如Hadoop和Spark等，它們允許數(shù)據(jù)在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理，加快了數(shù)據(jù)處理速度。

13、高性能計(jì)算：使用高性能計(jì)算機(jī)(HPC)來加速復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

綜上，這些技術(shù)并不是孤立使用的，通常會(huì)結(jié)合多種技術(shù)來解決實(shí)際問題。大數(shù)據(jù)分析與挖掘的目標(biāo)是從大量的、不完全的、有噪聲的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，這對于企業(yè)決策、市場分析、科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域都至關(guān)重要。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析與挖掘的方法和技術(shù)也在不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境和分析需求。