大数据分析的6个核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和数据安全。这些技术共同构成了大数据分析的基础，为人们提供了一种全新的视角来看待和处理数据。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，也是最基础的一步。数据采集涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、网络、文件等。数据采集的方式有很多种，如API接口、Web爬虫、数据库查询等。数据采集的目标是获取尽可能多的数据，以便后续的分析工作。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据存储的目的是保证数据的可靠性、可用性和持久性。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行处理的过程。数据处理的方法有很多种，如清洗、转换、集成、变换、建模等。数据处理的目的是将原始数据转化为有用的信息，以便后续的分析工作。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析的过程。数据分析的方法有很多种，如描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析等。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，以便做出决策。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，以便人们理解和使用。数据可视化的方法有很多种，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，提高决策的效果。
6. 数据安全：数据安全是保护数据不被非法访问或篡改的过程。数据安全的方法有很多种，如加密、访问控制、审计、备份等。数据安全的目的是确保数据的完整性、保密性和可用性。
总之，大数据分析的6个核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和数据安全。这些技术共同构成了大数据分析的基础，为人们提供了一种全新的视角来看待和处理数据。
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