大数据财务分析考试通常涉及以下几个核心领域：

1.财务基础知识：这部分内容测试考生对财务报表的理解，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。此外，还会考察财务比率分析、成本核算、预算编制等基本财务概念和技能。

2.数据分析与统计学：由于大数据财务分析涉及到大量的数据处理和分析工作，因此考生需要掌握一定的数据分析和统计学知识。这包括但不限于描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等。

3.大数据技术：了解并掌握大数据相关的技术和工具是进行有效财务分析的前提。考试内容可能包括数据仓库、数据湖、Hadoop、Spark等大数据存储和处理技术；以及SQL、Python、R等编程语言在数据分析中的应用。

4.数据可视化：财务分析师需要通过图表等形式直观地展示分析结果。因此，考试可能会要求考生掌握Tableau、PowerBI、Excel等数据可视化工具的使用方法。

5.风险管理：对于企业而言，有效的风险管理至关重要。大数据财务分析可以帮助企业更好地识别和管理风险。因此，考试可能会涉及信用风险管理、市场风险管理、操作风险管理等内容。

6.预测与决策支持：大数据财务分析的一个重要应用就是为企业决策提供支持。考试可能会考察考生如何利用历史数据和统计模型来预测未来的财务状况，以及如何根据这些预测制定相应的策略。

7.法规遵从与伦理：在进行大数据财务分析时，遵守相关法规和保持职业道德是非常重要的。考试可能会涉及一些关于隐私保护、数据安全、反洗钱等方面的法律法规，以及财务分析师的职业操守和行为准则。

为了应对这样的考试，考生需要进行系统的学习和实践。首先，要熟练掌握财务知识和数据分析的基本原理和方法。其次，要熟悉大数据技术的应用，并通过实践提高自己的编程能力和数据处理技巧。最后，要注重培养自己的数据可视化能力、风险管理能力以及预测与决策支持的能力。同时，也要关注相关法律法规和职业伦理，确保自己的分析工作合规且道德。