企业数据分析的四个层次包括：发现问题-描述性分析、分析问题-诊断性分析、预测问题预测性分析、指导决策-处方性分析。
在当现如今的数据驱动时代，数据分析已经成为推动企业成功的关键因素。通过深入数据分析，企业更明智的决策、优化业务流程、增强竞争力。
发现问题-描述性分析
描述性分析主要是发现问题，描述“发生了什么”，用数据准确描述发生的事实。比如，企业可能发现本月销售额较上月增加，但老客户下单量有所下降。这为公司提供了业务活动的描述，帮助企业了解当前的业务状况。
分析问题-诊断性分析
诊断性分析对问题和现状进行分析，探究“为什么会发生”。通过了解问题的原因，发现问题的根源。以老客户下单减少为例，分析老客户所属行业，分析出公司考核、激励政策存在的问题等等。
预测问题-预测性分析
预测性分析对未来进行预测，关注“什么可能会发生”，基于历史数据、现状、趋势，预测企业未来的业务表现。比如，通过建立模型预测，企业预见到未来新客户和老客户下单的情况，及时提醒相关部门多措并举解决问题。预测问题可以帮助企业预见潜在的风险和相关的机会。
指导决策-处方性分析
处方性分析可以指导企业决策，也是最为高级，致力于解答“该做些什么”。它预测未来、提供决策、推荐最佳行动方案。比如，企业应该重点关注商品供应的哪些环节，如何提高客户满意度等。指导决策为企业提供具体决策指导，帮助企业实现目标、优化业绩。
企业数据分析通过道、法、术、器，分层次由表及里，从发现、分析、预测、指导方面，构建全面深入的企业数据分析体系。
企业数据分析四个层次结合起来，搭建基础数据平台、实现报表和可视化、精细化业务分析、战略分析和决策，最大限度地挖掘企业数据的价值，推动企业的数字化转型和持续成长发展。
