考研大数据的研究方向主要有以下几个：数据分析与挖掘、数据建模与预测、数据管理与安全、以及大数据应用与创新。
首先，数据分析与挖掘是一个重要的研究方向。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，可以分析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。
其次，数据建模与预测也是一个热门的研究领域。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。
第三个研究方向是数据管理与安全。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。
最后，大数据应用与创新是一个相对开放和前沿的研究领域。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。