信息化系统数据分析工作内容主要包括以下几个方面：
1. 数据采集：这是数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据，包括内部系统、外部数据源等。数据采集的方式有很多种，如API接口、爬虫、文件上传等。
2. 数据清洗：在采集到的数据中，可能会存在一些错误、重复或者不完整的数据，需要进行清洗，以确保数据的质量和准确性。数据清洗的方法有很多，如删除重复值、填充缺失值、去除异常值等。
3. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值数据，将时间戳转换为日期等。数据转换的方法有很多，如编码转换、类型转换、格式转换等。
4. 数据分析：根据分析目标，对数据进行深入挖掘和分析，找出数据中的规律和趋势。数据分析的方法有很多，如描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
5. 数据可视化：将分析结果以图表的形式展示出来，使非专业的人也能看懂。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
6. 数据报告：将数据分析的结果整理成报告，向相关人员汇报。数据报告的内容通常包括分析目的、分析方法、分析结果、结论和建议等。
7. 数据维护：随着业务的发展，数据会不断更新和变化，需要定期对数据进行维护，如数据备份、数据恢复、数据迁移等。
8. 数据安全：保护数据的安全，防止数据被非法访问或泄露。这包括设置权限、加密数据、监控数据等。
9. 数据分析模型构建：根据业务需求，构建适合的数据分析模型，提高数据分析的效率和准确性。数据分析模型的构建通常需要一定的统计学知识和编程能力。
10. 数据分析工具使用：熟练使用各种数据分析工具，如Excel、SPSS、Python、R等，提高数据分析的效率。
