考研大数据的研究方向主要有以下几个：
数据分析与挖掘：
通过对海量数据的收集、整理和分析，研究人员可以深入探讨各种考研相关的问题，例如历年的考研报名人数、各专业录取分数线、考生的成绩分布等，以揭示其中的规律和趋势。此外，数据挖掘技术也可以用于发现考生的学习行为、兴趣点等，为精准推送学习资源和个性化辅导提供依据。
数据建模与预测：
通过建立数学模型，可以对考研的相关数据进行预测和分析。例如，利用机器学习算法，可以对考生的成绩进行预测，提前识别出可能存在学习困难的学生，并采取相应的帮扶措施。此外，数据建模也可以用于预测未来的考研报名人数、各专业热门程度等，为教育政策制定和高校资源配置提供参考。
数据管理与安全：
随着大数据技术的不断发展，如何有效管理和保护考研数据成为一个亟待解决的问题。研究人员可以探讨如何采用先进的存储技术、制定合理的数据共享和使用政策等，以确保数据的安全性和隐私保护。
大数据应用与创新：
这个方向可以探讨如何将大数据技术应用于考研教育的各个环节，如招生宣传、课程设计、教学质量评估等，以提升教育的效率和质量。同时，通过鼓励创新和探索，可以发掘大数据在考研教育中的更多可能性，推动教育行业的进步与发展。
此外，大数据考研的方向及院校如下：
大数据技术考研方向：
包括计算机科学与技术、大数据技术与应用和应用统计学等。计算机科学与技术是研究计算机的设计与制造，并利用计算机进行有关的信息表示、收发、存储、处理、控制等的理论方法和技术的学科。大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。应用统计学主要分为经济统计和现代统计两个方向，分别培养具有经济学基础和现代统计方法的人才。
数据科学与大数据技术考研方向：
包括数据挖掘与机器学习、数据库与数据管理、数据可视化与人机交互、大数据应用与分析等。这些方向在企业中扮演重要角色，数据科学与机器学习是数据领域中的核心技术，通过算法提取有用的数据信息和知识，并被用于预测趋势、识别异常、制定决策等。
建议在选择考研方向时，结合自己的兴趣和职业规划，详细了解各个方向的课程设置、研究方向和应用前景，以便做出更为明智的选择。