系统分析阶段主要任务包括：

1. 数据的收集：在这个阶段，需要对组织、部门或企业的现实世界进行详细调查，收集支持新系统的基线数据，并对这些数据进行处理。

2. 数据的分析：对收集来的数据进行分析，确定新系统的功能。这涉及到对原系统的了解和改进。

3. 系统数据流程图的确定：在分析的基础上，创建系统数据流程图，以清晰地展示数据在系统中的流动。

4. 系统方案的确定：基于数据分析和流程图，确定新系统的方案，包括技术、经济、功能和操作上的可行性。

系统分析报告的主要内容应包括：

1. 系统概况：描述系统的目标、范围、背景、历史和现状。

2. 系统原理和技术：阐述原系统的改善和新系统的功能。

3. 系统总体结构和子系统结构：说明系统的组织结构及其各个组成部分。

4. 系统功能说明：详细描述系统的各项功能和操作流程。

5. 数据处理概要：包括工程体制和设计阶段的划分。

6. 系统方案的可行性分析：从技术、经济、功能和操作等方面评估系统方案的可行性。

在系统分析阶段，主要使用以下表达工具：

- 傅里叶变换（Fourier Transformation）或称傅里叶分析

- 各种变换域分析，如拉普拉斯变换和Z变换

- 表格分配图：用于描述系统的数据流程和结构。

系统分析阶段是MIS建设的关键阶段，它的目的是确保理解系统的目的和需求，并设计出能够满足这些需求的方案。这个阶段是“自上而下”的开发策略的一部分，它将企业的战略目标与MIS系统的开发相结合。

在系统分析阶段，需要对现行管理系统进行深入分析，包括：

1. 可视化分析：使用图表等直观工具来展示大数据的特点，使其容易被读者接受。

2. 数据挖掘算法：使用各种算法深入挖掘数据，发现其内在价值。

3. 预测性分析：建立模型来预测未来的数据趋势。

4. 语义引擎：使用具有人工智能的语义引擎来自动提取数据中的信息。

5. 数据质量和数据管理：确保分析结果的真实性和有价值性。

大数据处理包括：

1. 数据采集：使用多个数据库接收并处理客户端数据。

2. 数据导入/预处理：将数据导入到集中的大型分布式数据库或集群，并进行简单的清洗和预处理。

3. 数据统计/分析：使用分布式数据库或集群对海量数据进行分析，满足常见的分析需求。

4. 数据挖掘：使用各种算法对数据进行挖掘，实现高级数据分析需求。

进行业务流程分析的目的是形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程并对其进行重组，可以产生新的、更合理的业务流程。系统分析的步骤包括：

1. 说明研究对象和问题，确定目标和问题的重点和范围。

2. 收集资料，分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案。

3. 建立数学模型，根据系统性质和要求。

4. 运用模型对比和权衡各种方案的利弊。

5. 确定最优方案。若不满意所选方案，可重新分析。成功的系统分析需要对各方案进行多次循环比较，以找到最优方案。

在管理信息系统中，系统分析阶段主要解决需要哪些功能、功能之间的联系以及如何实现这些功能。系统设计阶段则根据分析结果设计管理系统的结构图，解决设计思路问题。