数据分析的价值是一个很广泛的话题，不同的行业和场景可能有不同的答案。但是一般来说，数据分析可以帮助我们从海量和异构的数据中发现规律，揭示出数据背后的真相，为我们提供决策的依据，指导业务发展。1

数据分析的价值可以从多个维度来理解，比如：

展示：通过数据可视化的方式展现出一些重要的日常关键指标，让公司老板或者业务负责人对整体核心数据有一个整体的了解，能够把握大的趋势。1
解释：通过数据分析，我们可以对产品或者用户行为中的一些现象或者数据变化进行解释，让我们知道现象发生或者数据波动的原因。1
归因：归因分析需要找到引起问题的主要原因，通过解决主要矛盾来避免问题恶化或者提升数据指标，比如找出用户流失率高的原因。1
预测：预测是对产品未来趋势的判断，有了精准的判断可以指导经营活动。比如，如果我们可以相对精准地预测广告库存，就可以指导我们更好地进行广告的销售与投放。1
预防：预防是有针对性的防御措施，是提前思考产品迭代或者运营推广可能会产生的 (负面)影响，针对每类影响确定可能带来的后果及可行的应对策略。1
决策：决策是数据分析的终极价值体现形式，是通过各种维度数据对比、交叉分析、趋势分析，形成产品迭代、运营的最终解决方案，期望通过该方案的落地执行，提升产品的用户体验与创造商业价值。1