根据搜索结果，考研方向与数据分析的关联性及难易程度可综合分析如下：

一、考研方向与数据分析的关联性

数据科学与大数据技术

该专业直接聚焦数据分析、数据挖掘、机器学习等核心领域，课程包含数据结构、数据库原理、大数据处理技术等，与数据分析需求高度契合，是数据领域的热门选择。

统计学

统计学是数据分析的基础学科，涵盖描述性、推断性、预测性分析等，毕业生在金融、电商、医疗等领域有广泛需求，但需注意数学基础要求较高。

计算机科学与技术

该专业提供计算机基础、算法设计、人工智能等课程，为数据分析提供技术支持，但需结合其他专业（如数学或统计学）才能形成完整的数据分析能力。

金融数学

结合数学与金融学，适合有金融背景或兴趣的考生，就业方向为银行、证券等机构，但竞争较激烈。

二、考易程度对比

数据科学与大数据技术 ：课程设置系统，实践环节较多，但整体难度较高，需掌握编程、算法及大数据工具。

统计学 ：理论性较强，数学基础要求高（如概率论、线性代数），适合数学基础较好的考生。

计算机科学与技术 ：需兼顾计算机与数学知识，实践项目较多，适合动手能力强但理论稍弱的考生。

金融数学 ：涉及高等数学和金融知识，综合难度较高，适合金融相关背景考生。

三、建议选择

优先选择数据科学与大数据技术

若本科专业与数学基础较好，且希望系统学习数据分析技术，该专业是最佳选择。

结合自身优势选择

数学基础薄弱者可考虑统计学或金融数学；

计算机背景考生可侧重计算机科学与技术，但需辅修数学或统计课程。

四、补充说明

数据分析领域对跨学科能力要求较高，建议考生在备考时结合本科专业优势，选择相关方向并强化数学和编程能力。例如，数据科学与大数据技术专业通常包含数学分析、编程实践等课程，能够为数据分析奠定基础。