大数据的4种分析技术是：
1. 描述性分析（Descriptive Analysis）：描述性分析是对数据进行基本的描述和总结，包括数据的分布、趋势、异常值等。这种分析方法可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的分析和决策提供基础。描述性分析通常使用统计学方法和可视化工具来实现。
2. 诊断性分析（Diagnostic Analysis）：诊断性分析是在描述性分析的基础上，对数据进行深入的分析，以发现数据中的问题和异常。这种分析方法可以帮助我们识别数据中的模式、关联和趋势，从而为业务决策提供依据。诊断性分析通常使用机器学习和数据挖掘技术来实现。
3. 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析是在描述性和诊断性分析的基础上，对未来的数据进行预测和建模。这种分析方法可以帮助我们预测未来的发展趋势和结果，从而为业务决策提供支持。预测性分析通常使用时间序列分析和机器学习技术来实现。
4. 探索性分析（Exploratory Analysis）：探索性分析是在描述性分析和诊断性分析的基础上，对数据进行更深入的分析和探索。这种分析方法可以帮助我们发现数据中的新特征、关系和模式，从而为业务决策提供新的启示。探索性分析通常使用数据可视化和统计分析技术来实现。
这四种分析技术相互补充，共同构成了大数据的分析框架。在实际的数据分析过程中，我们需要根据具体的需求和情况，选择合适的分析技术来处理数据。同时，随着技术的发展和数据的不断积累，大数据的分析技术也在不断地发展和创新，为商业决策提供了更多的可能。
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