大数据分析的三个关键技术包括数据采集、数据处理和数据分析。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，它涉及到从各种来源收集数据的过程。这些来源可能包括数据库、文件系统、网络、传感器等。数据采集技术包括数据采集工具（如ETL工具）、数据采集协议（如FTP、HTTP、SNMP等）以及数据采集接口（如ODBC、JDBC等）。数据采集技术的目标是从各种来源收集到高质量的数据，以便后续的数据处理和分析。
2. 数据处理：数据处理是将采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。数据处理技术包括数据清洗（如去除重复数据、填补缺失值、消除异常值等）、数据转换（如数据类型转换、数据格式转换等）和数据整合（如数据合并、数据关联等）。数据处理技术的目标是将原始数据转换为适合进行分析的格式，以便后续的数据分析。
3. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行探索性分析和推断性分析的过程。数据分析技术包括描述性统计分析（如均值、方差、标准差等）、假设检验（如t检验、ANOVA等）和回归分析（如线性回归、逻辑回归等）。数据分析技术的目标是从数据中提取有价值的信息，以便为决策提供支持。
这三个关键技术相互依赖，共同构成了大数据分析的整体框架。数据采集为数据分析提供了原始数据，数据处理为数据分析提供了合适的数据格式，而数据分析则为决策者提供了基于数据的洞察和建议。
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