互联网征信的数据分析技术主要包括以下几个方面：
大数据分析：利用大数据技术处理海量的用户数据，进行用户画像分析、行为分析等，从而更准确地评估用户信用。
机器学习算法：通过机器学习算法构建信用评估模型，包括逻辑回归、决策树、随机森林等，在不断迭代优化的过程中提高模型的准确性和预测能力。
社交网络分析：通过分析用户在社交网络上的关系、互动行为等，揭示用户的社交影响力和社会背景，从而为信用评估提供更多维度的信息。
文本挖掘技术：对用户在互联网上的文字信息进行挖掘分析，包括用户评论、微博内容等，从中提取用户的态度、情绪等信息，用于信用评估。
图像识别技术：利用图像识别技术分析用户上传的照片、视频等信息，识别用户身份、生活状态等，为信用评估提供更多线索。
在实际应用中，可以结合以上技术手段，建立完善的数据分析系统，不断优化信用评估模型，提高征信数据的准确性和可靠性。同时，也要加强数据安全保护，遵守相关法律法规，保护用户隐私信息。