1. 数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用，它是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程”无论是数据分析还是数据挖掘，都是帮助人们收集、分析数据，使之成为信息，并作出判断。

数据分析是完成预估趋势分析的基础，需要熟悉相关的数据分析工具和技术，如 R、Python、SPSS、Excel等。

2. 数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息；

数据挖掘是预估趋势分析的重要组成部分，需要熟悉数据挖掘的基本概念、技术和方法，如决策树、聚类、神经网络和机器学习等。

3. 数据可视化

数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。

数据可视化是预估趋势分析的重要组成部分，需要熟悉数据可视化的基本概念、技术和方法，如嵌入式可视化、D3.js可视化、Tableau可视化等。

4. 统计学

统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学与大数据之间的关系还是非常密切的，但是这也导致一部分人产生了一定的误解，认为大数据就是统计学，统计学就是大数据。

统计学是完成预估趋势分析的重要组成部分，需要掌握基本的统计学概念和方法，如统计推断、分类与回归分析、多元统计分析等。

5. 预测分析

预测分析是完成预估趋势分析的重要组成部分，需要掌握预测分析的基本概念、技术和方法，如时间序列分析、非线性预测、蒙特卡罗模拟等。