在探讨这个问题时，我们首先需要理解大数据分析的核心概念及其涵盖的主要技术手段。大数据分析通常指的是对海量、高增长率、多样化的数据信息进行挖掘和分析，以揭示数据背后的隐藏信息、模式、趋势和相关性。接下来，我们针对每个选项进行详细分析： A. **特征探索**：这是大数据分析中一个非常重要的步骤。特征探索旨在理解和发现数据中的关键特征和变量，这些特征和变量对于后续的数据分析和建模至关重要。通过特征探索，我们可以筛选出对分析结果有显著影响的数据维度，从而优化分析过程和结果的准确性。这明确属于大数据分析的一部分。 B. **关联分析**：关联分析是数据挖掘中常用的技术之一，它用于发现数据集中各项之间的有趣关系，特别是那些看起来不相关但实际上存在强关联的数据项。例如，购物篮分析就是一个典型的关联分析应用，通过分析顾客购买的商品组合，发现哪些商品经常被一起购买。关联分析同样是大数据分析中的一个关键环节。 C. **聚类与分类**：这两种技术也是大数据分析的重要组成部分。聚类是将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。分类则是根据已知类别的数据训练模型，以便对新数据进行类别划分。聚类与分类技术在市场细分、客户画像、风险评估等多个领域都有广泛应用，显然属于大数据分析范畴。 D. **建模分析**：虽然建模分析在数据分析和预测中扮演着重要角色，但“建模分析”本身并不特指大数据分析的一个环节。建模分析可以应用于任何需要数据分析和预测的场景，不仅仅局限于大数据分析。在大数据分析中，建模分析通常与特征探索、关联分析、聚类与分类等技术手段结合使用，但并非大数据分析的专属或核心步骤。 综上所述，虽然建模分析在数据分析和预测中非常关键，但它并不特指大数据分析中的一个独特或核心环节。相反，它更像是一个通用的数据分析方法，可以应用于各种规模的数据分析任务中。 因此，不属于大数据分析的是D选项：**建模分析**。
