数据分析需要什么技术？javapython更好？

大数据分析通常涉及诸如数据挖掘、机器学习、统计建模等技术和方法。在这个过程中，Python因其简洁易学和丰富的库资源而受到广泛使用。，，选择哪种编程语言来实现大数据分析取决于具体的项目需求和技术栈。如果你熟悉Java和PyTorch，那么两者都是不错的选择。不过，Python在处理复杂的数据流和动态计算方面具有优势。具体选择哪一种技术，应视项目的具体任务和目标进行决定。

1. 编程语言： 数据分析通常涉及编写代码来解决问题，Python、R和Java是最常用的编程语言之一。

2. 数据库管理系统： 数据库是一个集合，其中包含有关数据的信息，Python有许多库可以用来操作数据库，如pandas、SQLAlchemy和SQLite，Java则使用JDBC (Java Database Connectivity) 与其他数据库系统进行交互。

3. 数据可视化工具： 数据可视化是一种将数据以图形的方式呈现出来的方法，它可以让我们更直观地理解数据，也可以方便地比较不同数据之间的差异。

4. 机器学习： 机器学习是一种让计算机自动完成任务的学习方法，它可以通过训练算法和改变参数，使计算机能够自动识别模式并做出决策，Python、R和Java都支持机器学习。

5. 大数据处理： 大数据处理指的是对大规模数据集进行分析和管理的过程，Apache Hadoop和Apache Spark是常用的大数据处理框架。

6. 云计算： 云计算是一种通过网络获取和使用计算资源的服务方式，Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform(GCP)都可以提供云计算服务。