大数据分析对使用者的基本要求主要包括以下几个方面：
1. 数据素养：使用者需要具备一定的数据素养，包括对数据的收集、存储、处理、分析和应用等方面的知识。这包括了解数据的来源、类型、格式和质量等，以及掌握常用的数据处理和分析工具和技术。
2. 数据安全意识：使用者需要具备较强的数据安全意识，确保数据的安全和隐私。这包括了解数据加密、脱敏、访问控制等技术，以及遵循相关的法律法规和政策要求。
3. 数据管理能力：使用者需要具备一定的数据管理能力，能够有效地组织和管理大量的数据。这包括了解数据的存储、备份、恢复和迁移等操作，以及掌握如何通过数据可视化等方式展示和解释数据。
4. 数据分析能力：使用者需要具备一定的数据分析能力，能够从海量数据中提取有价值的信息和洞察。这包括熟悉常见的数据分析方法和技术，如描述性统计、探索性分析、预测建模等，以及能够运用这些方法和技术解决实际问题。
5. 业务理解能力：使用者需要具备一定的业务理解能力，能够将数据分析结果与业务需求相结合，为决策提供有力支持。这包括了解业务背景、目标和挑战，以及能够将数据分析结果转化为业务策略和行动。
6. 沟通协作能力：使用者需要具备良好的沟通协作能力，能够与其他团队成员有效沟通和协作，共同推进数据分析项目的实施。这包括能够清晰地表达自己的想法和观点，以及能够倾听他人的意见和建议，并能够与他人进行有效的沟通和协调。
7. 持续学习能力：使用者需要具备持续学习的能力，不断更新自己的知识和技能，以适应大数据时代的发展需求。这包括关注行业动态和技术发展，参加培训和学习活动，以及不断实践和积累经验。
8. 创新思维：使用者需要具备一定的创新思维，能够运用新的技术和方法来解决复杂的问题和挑战。这包括敢于尝试新的思路和方法，勇于接受失败和挫折，并能够从失败中汲取经验和教训，不断改进和完善自己的工作。
总之，大数据分析对使用者的要求是多方面的，包括数据素养、数据安全意识、数据管理能力、数据分析能力、业务理解能力、沟通协作能力、持续学习能力和创新思维等。只有具备这些基本要求的人才能够胜任大数据分析的工作，并为企业和组织的发展做出贡献。
