大数据分析的6个核心技术是：数据挖掘、机器学习、自然语言处理、预测分析和可视化。这些技术可以帮助企业更好地了解客户，优化业务流程，提高决策效率，并发现新的商业机会。
1. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。它包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等方法。数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为决策提供支持。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。机器学习可以帮助企业实现自动化决策，提高业务效率。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是研究如何使计算机理解和处理人类语言的技术。它包括文本分析、情感分析、机器翻译等方法。NLP可以帮助企业理解客户需求，提高客户服务水平。
4. 预测分析：预测分析是一种基于历史数据来预测未来结果的方法。它包括时间序列分析、回归分析、因子分析等方法。预测分析可以帮助企业预测市场趋势，制定战略计划。
5. 可视化：可视化是将数据以图形的方式展示出来，以便人们更容易理解和解释数据。它包括柱状图、折线图、饼图、散点图等方法。可视化可以帮助企业将复杂的数据转化为直观的信息，提高决策效率。
6. 云计算：云计算是一种基于互联网的计算方式，它可以提供按需自助服务、资源池化、快速弹性伸缩等特性。云计算可以帮助企业降低IT成本，提高数据处理能力。
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