大数据类数据分析工作内容主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：这是数据分析的第一步，需要从各种数据源中采集数据，并进行清洗、转换和归一化等预处理操作，以便后续的分析和建模。
2. 数据存储与管理：将处理好的数据存储在合适的数据库或数据仓库中，并对其进行有效的管理和查询。
3. 数据分析与挖掘：使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行深入分析，发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示出来，使非专业人士也能理解数据分析的结果。
5. 数据安全与隐私保护：在处理和分析数据的过程中，需要确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
6. 数据产品与服务：根据企业的需求，开发相应的数据产品或服务，如预测模型、推荐系统等，为企业创造价值。
7. 数据治理：制定和执行数据治理策略，确保数据的质量和一致性，提高数据分析的效率和准确性。
8. 数据团队建设与管理：负责组建和管理数据团队，培养团队成员的数据分析能力，提高团队的整体实力。
9. 数据技术研究与创新：关注数据技术的发展动态，研究新的数据分析方法和工具，推动企业的数字化转型。
10. 跨部门协作与沟通：与其他部门（如业务部门、IT部门等）进行紧密合作，确保数据分析工作的顺利进行。
总之，大数据类数据分析工作内容涉及数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据安全与隐私保护、数据产品与服务、数据治理、数据团队建设与管理、数据技术研究与创新以及跨部门协作与沟通等多个方面。通过这些工作内容的完成，可以为企业提供有价值的数据分析结果，帮助企业做出更好的决策。
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