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。