为什么要使用 anaconda 做数据分析。相比于直接使用某一款 IDE，其必要性是什么？

看很多视频介绍 anaconda 。都说已经帮你做好了环境配置。数据分析常用包都下载好了。继承了 jupyter 和 spyder…………

我听了以后有如下困惑：
1 、“Conda 使管理多个数据环境变得容易，这些数据环境可以单独维护和运行，而不会相互干扰。” 什么是单独维护和运行，而且不会相互干扰？什么叫环境配置？配置什么环境？我单独下载一个 spyder 和 python 原生包会出现什么“相互干扰”问题？可否举个例子？

2 、“you can start using thousands of open-source Conda, R, Python and many other packages.”。实际工作中会用到那么多包么？我看网上的数据分析视频程序开头也就加载那些常用包而已。真用到什么没有的包再 pip 不可以么？（我也知道有些包之间有依赖关系。但是 pip 下载的时候应该会将依赖的包一起下载下来吧？）

3 、今天看了个视频说从 GitHub 上下载了开源项目，在原生 python 上运行就不行。在 anaconda 中运行就可以。如果原生 python 中缺了什么包没有下载。那么跑程序的时候也会报错，提示 xx 包没有加载成功。怎么就变成对 anaconda 的依赖了呢？求解！

4 、然后 mini conda 和 anaconda 又是什么关系？是迷你版？如果是为了图省事，避免什么开源项目无法在本地环境中运行，求稳，那干脆就用 anaconda 。用了 mini 版会不会又是一堆报错。如果会报错。那用 mini conda 和用独立的 IDE 也没什么区别了吧？