一、大数据分析驱动的技术融合是哪几种技术的融合？

大分析驱动的技术融合通常涉及以下几种技术的融合：

1. 大数据技术：包括数据收集、存储、处理和分析的各种技术，如分布式存储系统（如Hadoop、Spark）、数据挖掘算法、数据清洗和集成等。这些技术用于处理和分析大规模、多样化的数据集。

2. 云计算技术：云计算提供了弹性和可扩展的基础设施，使得大数据的存储和处理能力不受硬件资源限制。通过云计算平台，可以更便捷地访问和处理海量数据。

3. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术对大数据分析的发展具有重要作用。通过应用机器学习算法和深度学习模型，可以从大数据中发现隐含的模式和关联性，实现数据的预测和决策支持。

4. 可视化和交互技术：大数据分析的结果通常需要以可视化形式呈现，以帮助用户理解和发现数据中的信息。交互技术允许用户与大数据分析工具进行直接的交互操作，提供个性化的数据查询和分析能力。

5. 数据安全和隐私保护：在大数据分析中，数据安全和隐私保护是不可忽视的因素。技术融合需要结合数据加密、访问控制、脱敏技术等来确保数据的安全性和隐私性。

通过以上技术的融合，大数据分析可以更好地处理和分析海量、复杂的数据，提供更准确的预测和决策支持，推动领域如商业智能、金融风控、医疗诊断和智慧城市等多个领域的发展。

二、要推动互联网大数据人工智能和什么深度融合？

要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

三、大数据、云计算、人工智能与实体经济深度融合的主要做法？

互联网提供技术、上下供应链、同行交流平台、多渠道销售等，大数据能直接提供实际的需求信息、目标客户范围，帮助实体企业确认发展等，人工智能可以帮助企业更好的规划生产线、售后服务线等。

四、会计如何融入大数据？

首先，可以在大数据专业课程中引入会计知识，通过深入探索数据处理和分析，使学生掌握会计知识。

其次，可以在会计专业课程中引入大数据工具和技术，教授学生如何使用复杂的会计分析工具，得出准确的会计信息。

最后，可以开设大数据与会计分析相结合的课程，探索大数据与会计分析在财务报表编制和业务决策分析方面的应用。