大数据的四种分析技术主要包括：
1. 描述性分析（Descriptive Analysis）：描述性分析主要是对数据进行基本的描述和总结，包括数据的统计信息、分布情况、平均值、中位数、众数等。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。例如，我们可以使用描述性分析来了解一个用户群体的年龄、性别、消费习惯等基本信息。
2. 探索性分析（Exploratory Analysis）：探索性分析主要是通过各种可视化工具和方法，对数据进行深入的探索和发现。这种方法可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和异常值，从而为后续的分析和决策提供线索。例如，我们可以使用散点图来观察两个变量之间的关系，或者使用箱线图来观察数据的分布情况。
3. 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析主要是通过对历史数据的学习，建立模型来预测未来的情况。这种分析方法可以帮助我们做出更准确的预测和决策。例如，我们可以使用线性回归模型来预测销售额，或者使用神经网络模型来预测股票市场的价格。
4. 规范性分析（Normative Analysis）：规范性分析主要是根据一定的标准和规则，对数据进行分类和排序。这种分析方法可以帮助我们更好地理解和利用数据。例如，我们可以使用聚类算法将用户分为不同的群体，或者使用关联规则挖掘找出商品之间的购买关系。
这四种分析技术各有特点，可以根据不同的需求和场景选择合适的分析方法。在实际的数据分析工作中，往往需要综合运用这四种技术，以获得更全面和准确的分析结果。
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