根据搜索结果，数据分析方向的考研专业选择需结合个人知识背景和职业规划，以下是综合推荐及分析：

一、核心推荐专业

统计学专业

- 优势：

是数据分析的基础学科，侧重数据描述、推断和预测分析，掌握SPSS、Stata等统计软件，适合数据敏感型考生。

- 适用场景：互联网、金融、电商、医疗等领域，尤其适合需要快速进行统计分析的岗位。

数据科学与大数据技术专业

- 优势：

系统学习数据挖掘、机器学习、分布式计算等技术，课程包含Python、R语言、Hadoop等实战内容，注重工程化应用。

- 适用场景：互联网、金融、人工智能等领域，适合有编程基础或对前沿技术感兴趣的考生。

数学专业（应用数学/应用统计方向）

- 优势：

理论基础扎实，擅长数理推导和建模，适合需要较强逻辑思维和编程能力的考生。

- 适用场景：金融分析、量化交易、科研机构等，尤其适合数学基础较好的考生。

二、其他相关方向

计算机科学与技术：提供编程、算法、数据库等技能，适合计算机背景考生，可转向数据分析、系统开发等方向。

经济学（数量经济学/应用统计方向）：结合经济学理论与数据分析，适合有经济背景或跨学科需求的考生。

金融学（大数据方向）：聚焦金融数据挖掘与风险管理，适合对金融行业感兴趣的考生。

三、选择建议

根据本科背景选择

- 计算机类考生优先考虑数据科学与大数据技术或统计学；数学类考生可侧重数学专业方向。

结合职业规划

- 互联网/电商行业推荐数据科学与大数据技术；金融/医疗领域建议统计学或经济学方向。

提升技能补充

- 无论选择哪个专业，均需加强编程（Python/R）、SQL、可视化工具（Excel/Tableau）等实战能力。

四、总结

统计学、数据科学与大数据技术、数学是数据分析考研的三大主流方向，考生可根据自身优势选择。若追求理论深度，统计学和数学更合适；若侧重实践应用，数据科学与大数据技术更具竞争力。