我们发现，越来越多的公司开始重视数据分析，开始招聘数据分析师。那么，数据分析对公司和企业有什么作用呢？这里以互联网公司为代表，数据分析的作用主要有4个，分别是分析原因、评估效果、产品迭代、用户增长。
1、分析原因
在互联网企业中，产品经理经常会遇到的问题是，需要分析用户活跃度降低的原因、销售收入降低的原因、用户留存率降低的原因，这些问题都需要用数据分析方法进行多维拆解、对比分析，从而找到具体的原因。
以分析销售收入下降的原因为例，假如我们现在遇到某个电商APP的销售收入下降了，需要通过数据分析定位问题，应该怎么去分析呢？
我们可以先拆分销售收入，销售收入=客单价×付费用户数。
销售收入下降是因为付费用户数减少还是因为客单价下降了。假如是付费用户数减少了，我们可以进一步对用户进行拆分，将付费用户数拆分为付费新用户和付费老用户。付费新用户指的是最近某段时间内首次付费购买产品的用户，付费老用户是指之前付费购买产品的。
假如是付费新用户数减少了，那我们可以把付费新用户进行拆分，付费新用户=活跃用户×付费率，这里的活跃用户是指之前没有付过费的用户，就可以对比是因为活跃用户数减少了还是付费率降低了。
假如是活跃用户数减少了，就需要分析为什么活跃会降低，是不是因为特别的节日或者产品功能的问题。
假如是付费率降低了，就需要分析引导和促进付费的功能，或者活动是否出现问题。
2、评估效果
以某打车APP为例，APP需要经常向用户发放不同金额的优惠券，以促进用户使用打车功能，所以需要提前评估这种优惠券投放的策略是否有效。
数据分析可以通过核心指标的变化来评估不同策略的效果。评估优惠券策略是否有效的主要核心指标有用户打车次数、用户打车的金额、人均用户打车金额等，我们需要评估这些指标是否有提升。
通过数据分析，还可以科学地评估为不同用户发放多少金额的优惠券，保证以最少的成本促进用户的打车行为。
通过数据分析，还可以科学地评估优惠券对哪些用户群体的打车行为的促进作用最为明显。评估效果还有很多其他的应用，比如，运营活动、推送活动、推荐算法策略等迭代；搜索排序策略、银行风控策略、流失用户挽留策略等的评估。
3、产品迭代
互联网的产品功能处在一个快速迭代的阶段，每一个版本都会优化旧功能，并增加新功能。
以微信为例，微信表情包在2021年有一次迭代，从静态的表情改成动态的效果，现在我们需要针对这次产品迭代进行数据分析，来分析这次改版对于表情功能的效果。
如何分析呢？首先分析整体的效果，通过发表情的个数、发表情的次数等指标的变化来评估整体的改版效果。
对于不同类型的用户，表情功能的迭代可能会有不同的效果，所以还要进行用户细分，再评估效果，可以分析出微信表情功能的这次改版在每一个特定人群中的效果，可以有更深入的洞察。
按照发表情次数的活跃程度，我们可以将用户群体分为低活跃、中活跃、高活跃3类。然后比较功能改版前后发表情的次数、个数等变化，就可以对比出功能改动对不同类型用户的影响。
按照不同热度的表情，可以分析出不同热度的表情在改版前后的传播效果的差异，这样的分析可以知道改版对哪类表情的传播有促进作用，对哪类表情的传播可能有不好的影响。
除了需要评估对表情本身功能的影响，还需要评估对其他功能的影响，比如，表情的改版对发消息行为的影响，是否因为表情的动态效果让用户更爱发消息。表情包一直以来都可以帮助用户更好地表达情绪。
4、用户增长
数据分析在互联网公司的用户增长中发挥着重要的作用。用户增长的典型模型是AARRR。
- 用户获取：用户获取是指利用外部渠道投放广告、用户推荐、大V转发等进行用户获取，数据分析在这个环节可以帮助我们评估每一个投放渠道获取用户数量、质量、成本，帮助我们制定投放决策，以及分析从广告触达到下载环节的转化率，得出转化率低的环节。
- 用户活跃：用户在APP中的活跃行为，当我们引导用户下载APP后，怎样让用户持续活跃地使用APP，因此，需要分析用户的行为规律，通过数据洞察哪些功能的优化可以提升用户的活跃，以及我们可以使用哪些策略，比如，提醒、推送等提高用户的活跃度。
- 用户留存：留存就是用户可以持续地留在我们的APP中。涉及的典型的数据分析方法就是去分析留存的关键影响因素，以及留存的Aha时刻的挖掘。
- 用户变现：用户变现是指利用用户来产生收入。我们的最终目的是希望用户在稳健增长的同时提高收入。那么就需要通过数据分析什么样的因素或者行为可以促进用户付费，不同付费金额、不用付费频次的用户，有什么差异。通过漏斗分析付费功能的转化过程，挖掘流失严重的页面。
- 用户推荐：例如，拼多多的增长活动设计大部分是为了引导用户传播，核心其实是针对价格敏感用户，用优惠+砍价、拼团等产品机制，引导用户传播至微信群、朋友圈，从而完成自传播、拉新、付费激活等一系列动作。