大數據分析和挖掘的主要技術包括數據挖掘和機器學習技術的改進，以及新型數據挖掘技術的開發等。具體來看：

1、數據預處理技術：這包括數據清洗、數據集成、數據變換和數據規約等步驟，以確保數據的質量和適合分析的格式。

2、數據挖掘算法：這些算法可以從大量數據中識別模式和關聯，常見的算法有分類、回歸、聚類、關聯規則挖掘、異常檢測等。

3、機器學習技術：機器學習模型能夠從數據中學習并進行預測，包括監督學習、非監督學習和強化學習等方法。

4、圖挖掘技術：這是一種分析復雜網絡結構數據的技術，用于發現網絡中的模式和關系。

5、大數據融合技術：這些技術涉及數據的網絡挖掘、特異群組挖掘等，它們幫助整合來自不同源的數據，以便進行全面分析。

6、面向領域的大數據挖掘技術：這些技術專注于特定領域的數據分析，如用戶興趣分析、網絡行為分析和情感語義分析等。

7、實時數據處理技術：隨著數據流的不斷涌現，實時處理技術變得越來越重要，以便快速響應并做出決策。

8、可視化技術：通過圖表和圖形直觀展示數據分析結果，幫助用戶更好地理解數據。

9、云計算平臺：云服務提供了必要的計算資源和存儲空間，以支持大規模的數據處理和分析任務。

10、大數據工具和平臺：如Hadoop、Spark等，它們提供了處理大規模數據集的框架和工具集。

綜上所述，大數據分析和挖掘是一個多技術、多方法的綜合過程，它涉及到數據的收集、存儲、處理、分析和解釋等多個環節。隨著技術的不斷進步，這些方法和技術也在不斷地發展和創新，以適應日益增長的數據分析需求。