大数据分析的6个核心技术是指：数据挖掘、机器学习、自然语言处理、预测分析、文本分析和可视化。
1. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程，它可以帮助组织发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则等。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。机器学习算法可以根据输入数据的特征和输出结果之间的关系，自动调整模型参数，以实现对新数据的预测和分类。机器学习技术包括决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 自然语言处理：自然语言处理是一种让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，可以帮助我们理解和处理文本数据。
4. 预测分析：预测分析是一种基于历史数据来预测未来事件或趋势的技术。预测分析技术包括时间序列分析、回归分析、聚类分析等，可以帮助我们预测市场趋势、用户行为等。
5. 文本分析：文本分析是一种对文本数据进行结构化处理的技术，它可以帮助我们提取文本的关键信息，如关键词、主题、情感等。文本分析技术包括文本预处理、文本表示、文本分类等。
6. 可视化：可视化是一种将数据以图形的形式展示出来的技术，它可以帮助我们更直观地理解数据。可视化技术包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。
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