企業數據分析的四個層次包括：發現問題-描述性分析、分析問題-診斷性分析、預測問題預測性分析、指導決策-處方性分析。

在當現如今的數據驅動時代，數據分析已經成為推動企業成功的關鍵因素。通過深入數據分析，企業更明智的決策、優化業務流程、增強競爭力。

發現問題-描述性分析

描述性分析主要是發現問題，描述“發生了什么”，用數據準確描述發生的事實。比如，企業可能發現本月銷售額較上月增加，但老客戶下單量有所下降。這為公司提供了業務活動的描述，幫助企業了解當前的業務狀況。

分析問題-診斷性分析

診斷性分析對問題和現狀進行分析，探究“為什么會發生”。通過了解問題的原因，發現問題的根源。以老客戶下單減少為例，分析老客戶所屬行業，分析出公司考核、激勵政策存在的問題等等。

預測問題-預測性分析

預測性分析對未來進行預測，關注“什么可能會發生”，基于歷史數據、現狀、趨勢，預測企業未來的業務表現。比如，通過建立模型預測，企業預見到未來新客戶和老客戶下單的情況，及時提醒相關部門多措并舉解決問題。預測問題可以幫助企業預見潛在的風險和相關的機會。

指導決策-處方性分析

處方性分析可以指導企業決策，也是最為高級，致力于解答“該做些什么”。它預測未來、提供決策、推薦最佳行動方案。比如，企業應該重點關注商品供應的哪些環節，如何提高客戶滿意度等。指導決策為企業提供具體決策指導，幫助企業實現目標、優化業績。

企業數據分析通過道、法、術、器，分層次由表及里，從發現、分析、預測、指導方面，構建全面深入的企業數據分析體系。

企業數據分析四個層次結合起來，搭建基礎數據平臺、實現報表和可視化、精細化業務分析、戰略分析和決策，最大限度地挖掘企業數據的價值，推動企業的數字化轉型和持續成長發展。