统计学是大数据分析的基础，包括参数检验、非参检验和回归分析等技术，这些工具能帮助我们理解数据的分布和关系。
数学同样不可或缺，尤其是线性代数和微积分，它们为数据分析提供必要的数学基础。线性代数帮助我们理解数据的空间结构，而微积分则帮助我们分析数据的变化趋势。
社会学知识对营销类的数据分析人员尤为重要，如问卷调查与统计分析，这些方法能帮助我们深入理解消费者的行为和偏好。
经济金融知识则是金融数据分析人员的必备技能，了解经济金融理论有助于我们更好地解读金融市场的数据。
计算机技能对于数据从业者来说至关重要，了解数据库结构和SQL查询是基础，更进一步的，掌握编程语言如Python或R，使用数据分析工具如Pandas或Scikit-learn，能大大提高工作效率。
大数据，作为一种海量、高增长率和多样化的信息资产，无法在一定时间内用常规软件工具处理，需要新的处理模式来提升决策力、洞察力和优化流程。
大数据包含了结构化、半结构化和非结构化数据，其中非结构化数据越来越多，据IDC报告，企业中的80%数据是非结构化的，并且每年以60%的速度增长。
大数据是互联网发展的产物，随着云计算等技术的发展，数据处理变得越来越容易，大数据正逐步为人类创造更多的价值。
