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

1、數(shù)據(jù)預(yù)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(chǔ)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：利用算法讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過經(jīng)驗(yàn)改進(jìn)任務(wù)處理的性能。在大數(shù)據(jù)分析中，機(jī)器學(xué)習(xí)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。

4、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)：使用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，以推斷總體的性質(zhì)或預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)。

5、數(shù)據(jù)融合技術(shù)：包括基于對(duì)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(zhǔn)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(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析需求進(jìn)行了優(yōu)化。

7、分類、優(yōu)化、識(shí)別、預(yù)測(cè)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(shí)別模式和趨勢(shì)以及預(yù)測(cè)未來事件。

8、結(jié)果分析技術(shù)：對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)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(zhǎng)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(jì)算和分布式計(jì)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(jì)算和分布式計(jì)算技術(shù)來提高數(shù)據(jù)處理的效率和速度。

12、實(shí)時(shí)分析技術(shù)：對(duì)于需要快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)時(shí)分析技術(shù)能夠提供即時(shí)的數(shù)據(jù)洞察和決策支持。

13、隱私保護(hù)和安全技術(shù)：在處理大量敏感數(shù)據(jù)時(shí)，確保數(shù)據(jù)的安全性和保護(hù)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(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，它結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)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。