数据分析技术主要包括以下几种：
描述性分析
对历史数据进行总结，了解过去发生的情况。
包括图表、表格和统计量等工具来整理和总结数据。
预测性分析
利用统计模型预测未来趋势或结果。
包括回归分析、时间序列分析等方法。
诊断性分析
深入探究数据间的关系，寻找影响特定结果的关键因素。
通过关联规则学习、因果分析等方法实现。
数据挖掘
从大量数据中发现隐藏模式和知识。
包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等任务。
统计分析
利用统计方法对数据进行描述、分析和推断。
包括描述性统计分析、推论统计分析和回归分析等。
机器学习
让计算机自主学习并改进性能的算法。
包括监督学习、无监督学习和半监督学习等类型。
可视化
将数据通过图表、图形和图像等方式呈现出来，以便更容易地理解和分析数据。
数据采集与预处理
从各种来源收集数据，并进行清洗、转换和标准化等预处理步骤。
包括数据清洗、异常值检测、数据类型转换等。
数据存储与计算
选择合适的存储方式来保存数据，并进行高效的计算来处理和分析数据。
包括关系数据库、分布式存储系统、分布式计算框架等。
深度学习
通过构建多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式，进行复杂的数据分析。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
这些技术手段在数据分析中起着重要的作用，能够帮助人们更好地理解数据、预测未来趋势并做出决策。