大数据挖掘技术主要包括以下几种：
分类：
通过训练模型将数据分配到预定义的类别中，如决策树、支持向量机、K近邻算法和随机森林。
聚类：
将相似的数据点分组在一起，如K均值、层次聚类和DBSCAN。
关联规则：
发现数据项之间的关系，如Apriori算法。
回归分析：
预测数值型数据，如线性回归、多元回归和逻辑回归。
时间序列分析：
分析随时间变化的数据，如ARIMA模型和季节性分解的时间序列预测。
文本挖掘：
处理和理解文本数据，包括分词、词性标注、情感分析和主题建模。
异常检测：
识别数据中的异常或离群点。
特征选择：
选择对数据挖掘任务最有用的特征。
降维：
减少数据的维度，如主成分分析（PCA）和t-SNE。
机器学习：
包括监督学习（分类和回归）和无监督学习（聚类和降维）。
深度学习：
使用多层神经网络模拟人脑的工作机制，特别擅长处理图像、语音和文本数据。
自然语言处理（NLP）：
理解和处理自然语言数据。
数据可视化：
通过图表、图形和其他可视化手段展示数据。
分布式计算：
如Hadoop和Spark，用于大规模数据处理。
数据预处理：
包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。
这些技术可以单独使用，也可以组合使用，以从海量数据中提取有价值的信息和知识