早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。
YES!立体式分析
立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。
YES!明确适用性
要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本分布不符合要求，样本量数量不足，或存在大量伪样本，都将影响最后结果的正确性。譬如，我们经常要使用的因子分析、聚类分析，若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。
YES!正确整理数据库
在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前，要考虑数据的适用性。同时，数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄，这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时，我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。
YES!分析数据可视化
大数据的体现往往是以海量的形式，而数据分析首先要整理，其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息，体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜，将大数据可视化分析作为基础，建立起一体性的业务模型和产品，明确了顾客关系，提高了运营效率，运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷，为企业带来更大利润。
NO!轻视精准
数据中的每一个小数点都可能带来巨大的影响。因此数据分析不能有“不准确可以再改”的想法。做数据分析最基础的是要有严谨的态度和科学的方法。
NO!分析方式不当
数据分析是一项专业性技能，需要使用专业工具进行分析。一般分析数据的工具有Excel、报表工具、BI等，还有最新型的可视化数据分析产品魔镜。应当使用专业工具进行数据分析，可利用图表表达分析结果。而不能粗略地计算数据，以此保证其有效性。
NO!忽略数据源
足够多的数据的确是实现技术的前提，但数据越多并不是结果越准确。一旦不能保证数据来源的准确度，大量的数据反而会使数据分析难度加大，从而使最后作出不准确决策。因此不能盲目追求数据量的大，而要同时对数据源的准确性有保证。
本文作者：佚名
来源：51CTO
