数据分析和信息管理都是涉及到数学的领域，但它们在数学要求和难度上可能有所不同。以下是对两个领域的数学要求的简要概述：
1. 数据分析：
统计学：数据分析中的统计学是一个重要的基础。它涉及到概率、抽样、假设检验、回归分析等概念和方法。
数据处理和可视化：数据分析需要掌握数据清洗、转换、整合和可视化的技巧，这通常涉及到基本的数学运算和图表绘制。
数据建模和预测：理解和应用数学模型、机器学习算法和数据挖掘技术，需要一定的数学基础，例如线性代数、多元统计等。
2. 信息管理：
数量方法：信息管理中的数量方法涉及到数据收集、整理和分析。这包括描述性统计、基本概率和推断统计等方面的数学知识。
运筹学：信息管理还包括优化问题的处理，如线性规划、整数规划和排队论等。这些方法需要数学建模和求解技巧。
数据库管理：理解和设计数据库系统，包括关系模型、查询语言和数据存储结构，需要一定的离散数学和逻辑思维能力。
对于数学要求和难度的比较，具体取决于个人的数学背景、兴趣和学习能力。有些人可能更擅长统计学和数据分析的数学概念和技巧，而对于运筹学和数据库管理可能感到较为困难。因此，重要的是根据自己的兴趣和目标，选择适合自己的学习路径，并愿意投入学习和实践，以克服数学方面的挑战。同时，通过课程、教材、在线资源和实践项目等多种途径获取相关知识和技能，也能帮助提高对数学的理解和应用能力。