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一、统计学专业 统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。 问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学； 可以说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。 二、心理学专业 企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。 例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。 三、社会学专业 从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益最大化，比如人们总是喜欢买物美价廉的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。 四、人口学专业 人的特点影响市场的特点。年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。 有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。 五、营销学专业 数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。 具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；让他做企业业务状况分析，他会想到4P…… 六、财务管理专业 诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。”
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数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。
数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（MathematicalModeling）。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。
据我所知，数学建模大赛是三人参加的，其中至少要有一个会编程，一个语言文字功底好，一个数学好。编程可以用C语言，好像主流也是C语言，当然会用C++更好；语文好的是用来写论文的，至少建出的模型需要表达给人看，该怎么表达就需要有这样的人才；要是数学的好的人，思维活跃，拿到题基本就有思路，那样整个组都可能轻松。这三个缺一不可，但是三个人同时有这三种条件那就最好，当然啦，还要通力合作，因为数学建模大赛的目的就是让学生全面发展，要有团队精神。另外MATLAB是一个很好的建模软件，其实也是一种语言。不知道有错没，希望有更好的高手指出~
MATLAB 简直太专业了，要是用C的话，你需要花费大量精力在做数学建模之外的工作，但是MATLAB 已经封装了很多足够你使用的功能包，你可以容易地实现你的功能。
数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC、优化软件LING0、统计软件SPSS和SAS。
数学建模为一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象，简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力的数学手段。
数学建模用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
扩展资料
建模过程
1、模型准备
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
2、模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3、模型建立
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
4、模型求解
利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
5、模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
6、模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
参考资料来源：百度百科-数学建模
参考资料来源：百度百科-实用数学建模与软件应用
