关于考研数据分析的专业选择，结合多个来源的信息，可归纳为以下方向及推荐专业：

一、核心专业方向

统计学专业

- 侧重数据收集、处理、分析和解释，掌握SPSS、R语言等统计软件，适合经济、管理等领域。

- 优势：数学基础扎实，考研竞争力强，适合本科为统计学的学生。

数据科学与大数据技术专业

- 覆盖数据挖掘、机器学习、大数据平台技术，课程包含Python、Hadoop等实战内容，就业前景广泛。

- 优势：实践能力强，适合数学和计算机基础较好的学生。

计算机科学与技术专业

- 包含数据结构、算法、数据库等课程，为数据分析提供技术支撑，适合计算机相关背景的学生。

- 优势：就业面广，可转向软件开发、数据工程等方向。

二、经济学与数学相关方向

数量经济学专业

- 结合经济学理论与统计学方法，通过数学模型分析经济现象，适合有经济学基础或数学优势的学生。

- 优势：跨学科性，适合未来向经济学或金融领域发展。

金融学（大数据方向）

- 侧重金融数据分析和量化建模，适合对金融行业感兴趣的学生，课程包含Python、C++等工具。

- 优势：就业集中在金融机构，薪资水平较高。

三、其他相关方向

应用统计：

侧重经济统计等领域，适合企业或政府机构的数据分析岗位。

工商管理：部分方向包含数据分析课程，适合管理类考生。

信息管理与信息系统：强调数据资源管理，适合企业信息化需求方向。

四、选择建议

数学基础强：

优先考虑数据科学与大数据技术、计算机科学与技术。

统计学基础好：

统计学或数量经济学是更直接的选择。

跨学科需求：

经济学、金融学或社会学专业可结合数据分析方向。

就业定位：

互联网/金融行业推荐数据科学与大数据技术，企业/政府推荐应用统计或统计学。

五、补充说明

随着数据分析的普及，许多专业（如社会学、医学）也增设了数据分析方向，可根据个人兴趣和职业规划灵活选择。