統計學是大數據分析的基礎，包括參數檢驗、非參檢驗和回歸分析等技術，這些工具能幫助我們理解數據的分布和關系。數學同樣不可或缺，尤其是線性代數和微積分，它們為數據分析提供必要的數學基礎。線性代數幫助我們理解數據的空間結構，而微積分則幫助我們分析數據的變化趨勢。社會學知識對營銷類的數據分析人員尤為重要，如問卷調查與統計分析，這些方法能幫助我們深入理解消費者的行為和偏好。經濟金融知識則是金融數據分析人員的必備技能，了解經濟金融理論有助于我們更好地解讀金融市場的數據。計算機技能對于數據從業者來說至關重要，了解數據庫結構和SQL查詢是基礎，更進一步的，掌握編程語言如Python或R，使用數據分析工具如Pandas或Scikit-learn，能大大提高工作效率。大數據，作為一種海量、高增長率和多樣化的信息資產，無法在一定時間內用常規軟件工具處理，需要新的處理模式來提升決策力、洞察力和優化流程。大數據包含了結構化、半結構化和非結構化數據，其中非結構化數據越來越多，據IDC報告，企業中的80%數據是非結構化的，并且每年以60%的速度增長。大數據是互聯網發展的產物，隨著云計算等技術的發展，數據處理變得越來越容易，大數據正逐步為人類創造更多的價值。