数据分析平台常用的技术或工具相当丰富，它们共同支持了从数据收集、处理、分析到结果可视化的整个流程。以下是一些常用的技术或工具：
数据库技术：例如MySQL、SQL Server、Oracle和MongoDB等，这些技术用于存储和管理大量数据。
SQL语言：用于查询、操纵和处理存储在数据库中的数据。
数据预处理技术：Python和R是两种流行的编程语言，专门用于数据预处理任务。它们提供了丰富的数据清洗、转换和特征工程工具。
数据可视化工具：如Tableau、Power BI、Echarts、matplotlib、Seaborn和Plotly等，它们可以将数据转换为图表和报告，帮助人们更好地理解数据和获得见解。
统计学与机器学习：统计学提供了回归分析、主成分分析、时间序列分析等数据分析方法。机器学习则利用算法如人工神经网络、SVM、贝叶斯分类器等进行模式识别、分类和预测分析。Python中的Scikit-learn库是一个基于Python的开源机器学习库，具有丰富的算法和工具。
数据挖掘技术：提供从大量数据中提取有用信息的技术与算法，如聚类分析、关联分析、决策树等。
大数据技术：如Hadoop和Spark，这些是基于开源的大数据处理框架，提供了处理海量数据的能力，加速数据处理和分析。
自然语言处理：对文本数据进行处理和分析，以提取关键信息和展示结果。
除此之外，还有一些商业智能工具如SAS和Stata，它们分别为商业和政府机构提供统计分析解决方案，以及适用于社会科学、医学和自然科学等领域的数据分析。
不同的技术或工具有其独特的应用场景和优势，企业或个人可以根据实际需求选择合适的工具或技术组合。同时，随着技术的不断发展和创新，新的数据分析工具和技术也在不断涌现，为数据分析领域带来更多的可能性和机遇。
