冗餘分析的作用主要體現在以下幾個方面：
分析原始變數的變異原因：通過分析原始變數與典型變數之間的相關性，冗餘分析可以確定引起原始變數變異的原因。這涉及到建立線性回歸模型，其中原始變數作為因變數，典型變數作為自變數，從而描述由於因變數和典型變數的線性關係引起的因變數變異在因變數總變異中的比例。
定量測度典型變數所包含的原始信息量：冗餘分析通過分析每組變數提取出的典型變數所能解釋的該組樣本總方差的比例，來定量測度典型變數所包含的原始信息量。
提高系統的可靠性和可用性：在系統架構中，冗餘是一個常見的設計理念，旨在提高系統的可靠性和可用性。冗餘設計通過增加備份組件來提高系統的容錯能力，確保即使在某個組件出現故障的情況下，系統仍能保持正常運行。
數據倉庫中的數據整合與質量管理：在數據倉庫中，冗餘分析可以幫助識別和解決數據冗餘問題。數據冗餘可能會影響數據的完整性和準確性，但適當的冗餘設計可以幫助確保數據的完整性和準確性，避免數據的丟失和錯誤。
克服信息傳遞中的問題：冗餘還有助於克服渠道的噪聲、傳遞高熵值信息的問題，以及解決與客群相關的問題。通過增加信息的冗餘度，可以提高信息傳遞的準確性和可靠性。
綜上所述，冗餘分析不僅是一個用於分析數據變異原因的工具，也是提高系統可靠性和數據質量的關鍵手段。