大数据分析开发方向主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：这是大数据分析的基础，包括数据的采集、清洗、转换和存储等。数据采集可以通过爬虫、API等方式获取；数据清洗主要是去除重复、错误和无关的数据；数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式；数据存储则是将处理好的数据保存在数据库或数据仓库中。
2. 数据挖掘与分析：这是大数据分析的核心，包括关联规则挖掘、分类、聚类、回归、预测等。这些方法可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供支持。
3. 可视化与报告：这是大数据分析的结果展示，包括数据可视化、报表生成等。通过图表、地图等形式直观地展示数据分析结果，可以更清晰地理解数据的含义和趋势。
4. 机器学习与人工智能：这是大数据分析的高级应用，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。这些方法可以处理复杂的非线性关系，进行智能预测和决策。
5. 云计算与大数据平台：这是大数据分析的基础设施，包括Hadoop、Spark、Hive等大数据处理框架。这些工具提供了高效的数据处理能力，可以处理海量的数据。
6. 数据安全与隐私保护：这是大数据分析的重要方面，包括数据加密、访问控制、审计等。确保数据的安全和隐私是大数据分析的前提。
7. 数据治理与管理：这是大数据分析的保障，包括数据标准、质量、合规性等。确保数据的准确性、一致性和可用性是大数据分析的基础。
8. 大数据技术研究与创新：这是大数据分析的前沿领域，包括分布式计算、并行计算、流式计算等。这些技术的研究和应用可以提高大数据分析的效率和效果。
9. 大数据教育与培训：这是大数据分析的人才需求，包括课程设计、教材编写、教师培训等。提高大数据人才的培养质量和数量是大数据分析的关键。
10. 大数据法规与政策研究：这是大数据分析的外部环境，包括法律法规、政策指导等。制定合理的法规和政策可以促进大数据分析的健康发展。
