大数据审计数据分析技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个部分。
1. 数据采集：这是大数据审计数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据，包括内部系统、外部系统、社交媒体等。数据采集的方式有很多，如API接口、爬虫、网络抓取等。
2. 数据存储：收集到的数据需要存储在合适的位置，以便后续的分析和处理。常用的数据存储方式有文件存储、数据库存储、NoSQL存储等。
3. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，使其适合进行分析。数据处理的方法有很多，如数据清洗、数据转换、数据整合等。
4. 数据分析：根据分析目标，使用适当的数据分析方法和技术，对数据进行深入的挖掘和分析。数据分析的方法有很多，如统计分析、机器学习、深度学习等。
在大数据审计数据分析中，常用的技术和工具包括：
1. 数据采集工具：如Python的Scrapy、BeautifulSoup等，Java的Jsoup、Selenium等。
2. 数据处理工具：如Python的Pandas、NumPy等，Java的Hadoop、Spark等。
3. 数据分析工具：如Python的Scikit-learn、TensorFlow等，Java的Weka、Deeplearning4j等。
4. 可视化工具：如Tableau、PowerBI等，可以帮助我们更好地理解和展示数据分析的结果。
5. 安全工具：如防火墙、入侵检测系统、数据加密等，可以保护我们的系统和数据不受攻击。
6. 审计工具：如ITIL、ISO 27001等，可以帮助我们建立和维护一个安全的审计环境。
总的来说，大数据审计数据分析是一个复杂的过程，需要我们掌握多种技术和工具，同时还需要我们有扎实的理论基础和实践经验。
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