Python japanのサイトに書いてあると通り、anacondaは
科学技術計算のためのプラットフォーム
です。

まぁ、ややこしいのはWeb開発だとPython japanのサイトではまだPyPI（pip）を進めているんですが、
pip、requirements.txtだとパッケージの依存解決が出来ないので、大体はpipenvを使うことになります。
Node.jsのnpm、Scalaのsbt、Rubyのgemみたいな標準でコレと言うツールがPythonだと無いのがちょっとややこしい所ですね（より正確に掘り下げるとそれぞれ色々とあるんですが書き出すと収集がつかないので止めときます）

特にWeb開発をしていると案件ごとに各種パッケージのVer.が変わるのが当たり前でpipenvなどの出番になるんですが、anacondaを使っているとそもそも用途が違うのでPythonの環境周りが気づいたらぶっ壊れたとかよくあります。

※※ちなみに未だにpipを使っていると静的解析ツールのSonarQubeとかかけた時に警告で引っかかったりします（去年までやっていた実案件でβ版リリース前のチェックで見事にひっかかりました）※※

DWHなどでデータ分析やるのにGoogle Dataflowを使おうとしてanacondaと言うフレーズに引っかかる方もいらっしゃるようですが、DataflowはもろにWeb開発の領域なのでpyenvを使うことになります。Dataflowのベースの実装SDKのApache beamが元々Java向けに作られていたものなのでPython、Goだと機能制限があったりそもそもサンプルが少なくてドハマリするとかいうのありますが…。

と言いつつ、Googleの公式のDataflowのサイト見てもpip+venvで説明してますね…。

https://cloud.google.com/python/docs/setup

ふとこのエントリ書くのに改めてPythonのパッケージ管理など見直したりしましたがカオスすぎる…。
https://qiita.com/KRiver1/items/c1788e616b77a9bad4dd

まぁだからこそ、その辺のメンター依頼が来るんでしょうが（苦笑）

仕事的にはScala&sbt、node&npm(yarn)+nodenv を使うことが多くてあまり悩まなかったりするので改めて言語ごとにこの辺の統一感のなさは大変だなと思いました。