大數(shù)據(jù)分析和挖掘的主要技術包括數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術的改進，以及新型數(shù)據(jù)挖掘技術的開發(fā)等。具體來看：

1、數(shù)據(jù)預處理技術：這包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等步驟，以確保數(shù)據(jù)的質量和適合分析的格式。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法：這些算法可以從大量數(shù)據(jù)中識別模式和關聯(lián)，常見的算法有分類、回歸、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。

3、機器學習技術：機器學習模型能夠從數(shù)據(jù)中學習并進行預測，包括監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和強化學習等方法。

4、圖挖掘技術：這是一種分析復雜網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)的技術，用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中的模式和關系。

5、大數(shù)據(jù)融合技術：這些技術涉及數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘等，它們幫助整合來自不同源的數(shù)據(jù)，以便進行全面分析。

6、面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術：這些技術專注于特定領域的數(shù)據(jù)分析，如用戶興趣分析、網(wǎng)絡行為分析和情感語義分析等。

7、實時數(shù)據(jù)處理技術：隨著數(shù)據(jù)流的不斷涌現(xiàn)，實時處理技術變得越來越重要，以便快速響應并做出決策。

8、可視化技術：通過圖表和圖形直觀展示數(shù)據(jù)分析結果，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。

9、云計算平臺：云服務提供了必要的計算資源和存儲空間，以支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和分析任務。

10、大數(shù)據(jù)工具和平臺：如Hadoop、Spark等，它們提供了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的框架和工具集。

綜上所述，大數(shù)據(jù)分析和挖掘是一個多技術、多方法的綜合過程，它涉及到數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理、分析和解釋等多個環(huán)節(jié)。隨著技術的不斷進步，這些方法和技術也在不斷地發(fā)展和創(chuàng)新，以適應日益增長的數(shù)據(jù)分析需求。