根据搜索结果，数据分析方向的考研专业选择需结合课程内容、就业前景及个人兴趣。以下是综合推荐的专业及分析：

一、核心推荐专业

数据科学与大数据技术

- 课程体系：

涵盖数据结构、数据库原理、大数据处理技术、数据挖掘、机器学习等核心课程，注重实践应用能力培养。

- 就业方向：互联网、金融、电商、医疗等领域需求广泛，可从事数据科学家、大数据分析师、数据工程师等岗位。

统计学

- 课程体系：

包括概率论与数理统计、统计学方法、数据分析、统计软件应用等，为大数据分析提供理论基础。

- 就业方向：金融、政府机构、咨询公司、企业市场研究部门等，适合擅长理论分析与数据解读的求职者。

计算机科学与技术

- 课程体系：

涵盖计算机基础、软件开发、人工智能、数据库管理等，为数据分析提供技术支撑。

- 就业方向：软件开发、系统分析、数据分析、人工智能工程等岗位，适合逻辑思维强、编程能力突出的学生。

二、其他相关专业

应用统计：侧重统计调查与数据分析，适合企业或经济管理部门，课程包括概率论、回归分析、统计软件应用等。

数量经济学：结合经济学理论与数据分析，适合从事经济分析、金融建模等工作。

信息管理与信息系统：强调信息系统开发与数据分析结合，适合IT行业从业者转型。

三、选择建议

优先考虑实践与就业匹配度：

数据科学与大数据技术、统计学、计算机科学与技术就业前景更明确，且课程设置与行业需求契合度较高。

结合个人兴趣与特长：

若对编程和算法感兴趣，可优先选择数据科学与大数据技术；若擅长理论分析，统计学更合适；若希望转行IT领域，计算机科学与技术是基础。

关注考研趋势：

近年数据科学、人工智能等方向热度较高，可关注相关院校的招生简章和就业报告。

四、备考建议

数据科学与大数据技术：需掌握Python、R语言，建议结合《Python数据分析》等教材进行实践。

统计学：重点复习概率论、数理统计，熟练使用SPSS或Python进行数据分析。

计算机科学与技术：强化算法设计、数据结构，通过项目实践提升综合能力。

综上，数据科学与大数据技术、统计学、计算机科学与技术是数据分析方向考研的优质选择，可根据个人情况灵活调整。