首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。
第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。
第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。
第四，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。
这里以Python数据分析为例，看看它能给各行业各岗位从业人员带来什么帮助？
· 运 营
写个爬虫代码，追踪查看竞争对手的商品信息。通过Python爬取用户网上的浏览信息、点击行为等，同时对数据进行清洗、分析和可视化，从而精确指导运营动作，制定高效的运营策略！
· 教 育
教育部门利用Python监控学员学习质量，根据考试学业水平，研究人群特征，如：性别、父母教育水平、居住地等，对各科目分数的影响。
从而，为教师针对不同环境下的群体，提供个性化教学法，因材施教，为学生全面发展来保驾护航。
· 人力资源
企业培养人才需要大量的成本，为了防止人才再次流失，可用Python预警员工流失的风险，提醒公司注重员工状态，降低流失率。
· 金融
摩根大通新入职资产管理分析师被要求学Python，几行代码完成金融分析中数据收集、数学计算、结果可视化等复杂任务，及时为决策者提供宝贵意见！
· 财务
面对几十万条大数据，用Python完成庞大税务数据存储、统计与管理，做整体财务分析报表、支出预测，可大幅节约企业时间和人工成本！
数据分析有什么价值