大数据分析，顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。那么，企业大数据分析有哪些内容呢？我们一起来看看。 一、数据分析在企业中的三大作用 1）数据分析人员能够及时发现问题，并追根溯源； 2）数据分析人员可以将企业经营行为转化为可评估的量化指标； 3）数据分析人员可以优化企业产品健康度和整体员工的素质能力。 二、数据类型 1、人为数据 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 2、交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 3、机器和传感器数据 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。 4、移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

三、大数据分析类型 1、描述性分析 描述性分析是所有数据洞察力的基础。它是当今业务中最简单，最常见的数据使用方式。描述性分析通过总结过去的数据(通常以仪表盘的形式)来回答“发生了什么”。描述性分析在业务中的最大用途是跟踪关键绩效指标(KPI)。KPI根据所选基准描述企业的绩效。 2、诊断分析 诊断分析将从描述性分析中找到见解，并深入分析以找出导致这些结果的原因。组织利用这种类型的分析，因为它在数据之间建立了更多的联系并确定了行为模式。诊断分析的一个关键方面是创建详细信息。当出现新问题时，您可能已经收集了与该问题有关的某些数据。通过已有数据供您使用，它结束了重复工作并使所有问题相互联系的麻烦。 3、预测分析 预测分析试图回答“可能发生什么”问题。这种类型的分析利用以前的数据对未来的结果进行预测。预测分析使用我们汇总的数据对事件的结果进行逻辑预测。预测的准确性取决于质量和详细的数据。 4、规范分析 最终的大数据分析类型是最受追捧的，但是很少有组织真正具备执行此分析的能力。规范分析是大数据分析的前沿，它结合了以前所有分析的见识，从而确定了解决当前问题或决策的行动方案。 四、大数据分析的工作内容 1、数据获取 企业需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。 2、数据处理 数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能；还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。 3、分析数据 分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。 4、数据呈现 可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。 五、为什么选择亿信ABI 亿信ABI，是由亿信华辰历经15年自主研发的面向移动终端的综合移动平台。支持移动数据填报，数据采集，BI报表统计分析，工作流待办事项等，为用户灵活提供移动端解决方案。其便捷的触摸方式，让用户在多种移动设备上进行，展示领导驾驶舱（Dashboard）、关键绩效指标（KPI）、文档和各种统计图形，进行数据采集、报送、审核、审批。