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回答
1、数据分析的作用主要是要根据分析的是什么数据来判断，它的作用最主要是对决策有作用。
2、比如说，你分析的是人力资源数据就对你的招聘有作用对你的人力资源规划有作用。
3、如果你分析的是财务数据就对于公司的经营有作用，对于利润分析有作用，对于控制成本有作用等等。
4、比如说，你对客户浏览大数据进行分析，这个时候，就对于营销决策有作用对于营销的产品研发有作用，总之你要根据研究的数据对象领域来确定它的作用。
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数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。
数据分析主要是对于我们目前生活中所存在的各种各样的数据，包括我们的日常生活的消费数据，企业生产产品的良品率或是成品产出率，或者说是我们做一些事情，可能成功的概率，诸如此类的数据进行一些归纳，然后收集及分类，通过对数据的变化，推测出可能产生的结果以及走向。因为目前我们是处在一个信息技术十分发达的时代，我们人人都有自己的电脑，手机每个人都离不开互联网。自己每天做的一些事情，比如说在线下的时候，到商家店里面进行购物，用支付宝或者是其他手段进行支付时，就是就产生了我们的消费数据。然后商家可以通过这些消费数据，推断出自己的消费群体主要是属于哪个阶层的消费群体。它可以根据自己消费群体的收入，对自己商品进行一个相应的调整。还有就是比如说在企业生产产品的时候，每天生产的成品以及产品的良品率。这些数据综合在一起。可以看出他的生产线是否存在大的问题。如果他每天的生产成品和成品的良品率，稳定在一个稳定的数字。那就没有什么太大的问题。但由于他检查自己的厂房，保证正常的生产运行。从大的国家方面来说，国家每年的生产总值，人均收入水平和粮食每年的总产量以及人民生活的指数，对外贸易的收入金额。国家各项税收和对于教育医疗卫生，还有军事的各种投入，这些都可以通过现在的大数据统计出来，然后便于管理阶层进行分析，针对不同的问题进行一些相应的调整。
第一、分析可视化可视化可以直观地显示数据，让数据来说话，让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户，数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。第二、Data Mining Algorithms聚类、分割，还有其他的异常值分析算法，让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量，也要注意处理大数据的速度。第三、预测分析功能数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。第四、语义引擎我们知道，由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战，对数据进行分析，需要一系列的工具来分析，提取，分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。第五、数据质量和主数据管理数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据，确保了定义明确和高质量的分析。关于数据分析具体有哪些含义，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据现在已经成为一个非常热点的词汇，都说现在是大数据时代，作为应用统计专业的我，从某种程度上来说，进行数据分析的确很有作用，但是我们应该分析什么样的数据，如何分析数据？应用专业知识的哪些方法进行数据分析？至于到底分析什么数据，这当然需要看你所要研究的问题呀！肯定要分析跟你所研究的问题相关的数据，而且还要是有效的，是你自己在网上做问卷调查的或者是找资料得到的数据，否则你进行数据分析就毫无意义了，下面我就来举两个例子。第一如果你想研究某所高校大学生都关注哪些问题，你就需要分析这所大学的不同年级，不同性别，不同专业等等各个方面的指标情况下，都关注哪些问题的数据进行分析。这就是我大学毕业时候写的论文，其中主要运用了描述性统计方法和独立性检验两种方法，运用spss软件进行分析的，当然，你在数据收集以后，肯定要做预处理的，要不然是不好分析的。第二，如果你想研究某个城市某年的消费水平，这需要你调查这个城市在这一年居民每个月都消费多少，都消费哪些方面的东西，衣食住行各个方面，这个调查工作量还是挺大的，你可以从到这个城市的管理这方面数据的人员索要，他们应该会给你的，然后直接拿来分析就可以了，不要盲目的进行数据分析。总之，数据分析就是分析以你要解决的问题为准的数据。
