大数据分析师需要掌握多个领域的知识，包括但不限于以下内容：
1. 统计学基础：包括概率、统计、回归分析等，这是数据分析师必备的基础知识。
2. 数据处理技能：需要掌握数据清洗、数据转化、数据抽取等技能，能够使用编程语言如Python、R等进行数据处理。
3. 数据库知识：了解数据库的基本概念，包括如何创建、查询和管理数据库。
4. 数据可视化：通过图表、图像等形式展示数据分析结果，帮助其他人更好地理解数据。
5. 数据分析工具：如Excel、Tableau等，能够使用这些工具进行数据分析和可视化。
6. 数据挖掘技术：通过机器学习、深度学习等技术挖掘数据中的潜在价值。
7. 编程语言：如Python、R等，这些语言在数据分析领域非常常用。
8. 数据报告编写：能够将数据分析结果整理成简洁明了的报告或展示，帮助决策者或其他人员理解和使用数据。
9. 数据隐私和伦理：了解数据隐私和伦理的基本概念，能够在工作中遵守相关规定。
10. 团队协作：数据分析师通常需要与其他团队成员合作，共同完成项目，因此需要具备良好的团队协作能力。
大数据分析师需要具备广泛的知识和技能，以应对不同类型的数据分析需求，还需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应快速发展的数据分析领域。
