大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要包括以下幾種類型：

1. 描述性分析：通過收集、整理和分析數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)的基本情況，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、分布、趨勢等。

2. 預(yù)測性分析：通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果，如銷售額預(yù)測、客戶流失預(yù)測等。

3. 規(guī)范性分析：根據(jù)一定的規(guī)則或標準，對數(shù)據(jù)進行分類、排序、篩選等操作，如客戶分群、產(chǎn)品分類等。

4. 關(guān)聯(lián)性分析：通過分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和模式，如銷售與購買的關(guān)系、時間序列的相關(guān)性等。

5. 聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)具有較高的相似度，不同組之間的數(shù)據(jù)具有較低的相似度，如客戶細分、市場細分等。

6. 分類分析：將數(shù)據(jù)分為不同的類別，如客戶分等級、產(chǎn)品分類型等。

7. 聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)具有較高的相似度，不同組之間的數(shù)據(jù)具有較低的相似度，如客戶細分、市場細分等。

8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：從大量數(shù)據(jù)中挖掘出頻繁出現(xiàn)的項集，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購物籃分析、推薦系統(tǒng)等。

9. 深度學(xué)習：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習算法，對大數(shù)據(jù)進行處理和分析，如圖像識別、自然語言處理等。

10. 云計算：利用云計算平臺提供的大規(guī)模計算能力，對大數(shù)據(jù)進行處理和分析，如分布式計算、并行計算等。