大数据分析和挖掘的主要技术包括数据挖掘和机器学习技术的改进，以及新型数据挖掘技术的开发等。具体来看：

1、数据预处理技术：这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，以确保数据的质量和适合分析的格式。

2、数据挖掘算法：这些算法可以从大量数据中识别模式和关联，常见的算法有分类、回归、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

3、机器学习技术：机器学习模型能够从数据中学习并进行预测，包括监督学习、非监督学习和强化学习等方法。

4、图挖掘技术：这是一种分析复杂网络结构数据的技术，用于发现网络中的模式和关系。

5、大数据融合技术：这些技术涉及数据的网络挖掘、特异群组挖掘等，它们帮助整合来自不同源的数据，以便进行全面分析。

6、面向领域的大数据挖掘技术：这些技术专注于特定领域的数据分析，如用户兴趣分析、网络行为分析和情感语义分析等。

7、实时数据处理技术：随着数据流的不断涌现，实时处理技术变得越来越重要，以便快速响应并做出决策。

8、可视化技术：通过图表和图形直观展示数据分析结果，帮助用户更好地理解数据。

9、云计算平台：云服务提供了必要的计算资源和存储空间，以支持大规模的数据处理和分析任务。

10、大数据工具和平台：如Hadoop、Spark等，它们提供了处理大规模数据集的框架和工具集。

综上所述，大数据分析和挖掘是一个多技术、多方法的综合过程，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和解释等多个环节。随着技术的不断进步，这些方法和技术也在不断地发展和创新，以适应日益增长的数据分析需求。