大数据情报数据分析具体用到的技术

大数据情报数据分析的具体技术包括以下几个方面：

1. 数据采集技术：包括网络爬虫技术、数据挖掘技术、数据抓取技术等，可以帮助机构从多个渠道采集数据。

2. 数据清洗技术：包括数据去重、数据过滤、数据脱敏等，可以帮助机构清洗数据，保证数据的准确性和安全性。

3. 数据存储技术：包括Hadoop、Hive、HBase、NoSQL等，可以帮助机构存储大量数据。

4. 数据处理技术：包括MapReduce、Spark、Storm等，可以帮助机构分布式处理海量数据。

5. 数据挖掘技术：包括聚类、分类、关联规则挖掘等，可以帮助机构在数据中挖掘出有用的信息。

6. 自然语言处理技术：包括文本分类、情感分析、实体识别等，可以帮助机构对海量文本信息进行分析和处理。

7. 机器学习技术：包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，可以帮助机构让机器从数据中学习并进行预测和决策。

8. 可视化技术：包括数据可视化、图像处理等，可以帮助机构将分析结果以图表等形式展现出来，以便更好地理解数据。

以上这些技术都是大数据情报数据分析中常用的技术，可以帮助机构从海量数据中发现有用信息，提高决策的准确性和效率。