大数据分析技术概念界定包括

大数据分析技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，以发现隐藏在其中的模式、趋势和关联性，从而帮助企业做出更明智的决策。大数据分析技术主要包括以下几个方面：

1. 数据采集：从各种来源（如传感器、日志文件、社交媒体、网络等）收集数据。数据采集是大数据分析的基础，需要确保数据的质量和完整性。

2. 数据存储：将采集到的数据存储在合适的数据库中，以便后续处理。常用的数据库有关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。

3. 数据处理：对数据进行清洗、转换和整合，使其适合进行分析。数据处理包括数据去重、数据标准化、数据归一化等操作。

4. 数据分析：使用统计方法、机器学习算法等工具对数据进行分析，以发现其中的规律和关联性。数据分析包括描述性分析（如计算平均值、中位数、方差等）、推断性分析（如假设检验、回归分析等）和预测性分析（如时间序列分析、分类算法等）。

5. 数据可视化：将分析结果以图形、图表等形式展示出来，便于理解和交流。数据可视化包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。

6. 数据挖掘：从大量数据中发现隐含的模式和关联性，为决策提供支持。数据挖掘包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

7. 数据安全与隐私保护：在数据采集、存储、处理和分析过程中，确保数据的安全和隐私不被泄露。常见的数据安全措施包括加密、访问控制、审计等。

8. 数据治理：制定和实施数据管理政策，确保数据的合规性和质量。数据治理包括数据标准制定、数据质量管理、数据生命周期管理等。

9. 数据应用：将数据分析的结果应用于实际业务场景，为企业创造价值。数据应用包括市场预测、产品优化、运营优化等。

总之，大数据分析技术是一个综合性的技术体系，涉及数据采集、存储、处理、分析、可视化、挖掘、安全与隐私保护等多个方面。通过对海量数据的深入挖掘，企业可以发现新的商业机会，提高运营效率，优化产品和服务，从而实现可持续发展。