早在20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，就有「啤酒與尿布「的故事表現了巨量資料分析給企業帶來的利益體現。這些年來巨量資料分析正在為企業帶來巨大的變化。雖然越來越普遍，但資料分析中有些「YES」和「NO」卻是必須遵循的。
YES!立體式分析
立體式分析即維度分析。產品資料挖掘應該在產品環境下從產品性能、市場需求、用戶體驗等方面切入分析。資料分析是帶有商業性的，因此要立體性對於資料進行深層次整理分析，才能將各方面有價值的信息提煉出來對產品優化帶來幫助。
YES!明確適用性
要注意每種統計分析方法的適用範圍。許多分析方法對資料的要求很高，如果樣本分布不符合要求，樣本量數量不足，或存在大量偽樣本，都將影響最後結果的正確性。譬如，我們經常要使用的因子分析、聚類分析，若樣本量不足獲得分析結果是沒有任何意義的。
YES!正確整理資料庫
在選擇好分析方法分析資料時的同要按照要求整理資料庫。錯誤的資料庫格式對研究的弊處是顯而易見的。在使用研究模型前，要考慮資料的適用性。同時，資料的合理轉換也很重要。如在訪問時經常提問出生年份而非年齡，這樣可以避免誤差。這樣將收集到的資料進行轉換也得到一樣的結果。在計算時，我們還常整合幾個變數成為一個或者另幾個變數。
YES!分析資料可視化
巨量資料的體現往往是以海量的形式，而資料分析首先要整理，其次要分析。巨量資料的分析將能將普通的數字變成珍貴的信息，體現未來的趨勢和相應的結果。一號店等企業使用巨量資料魔鏡，將巨量資料可視化分析作為基礎，建立起一體性的業務模型和產品，明確了顧客關係，提高了運營效率，運用資料規模化幫助企業規劃。IBM, NIK, 星巴克等企業通過FineReport系統讓了解每天的業績更便捷，為企業帶來更大利潤。
NO!輕視精準
資料中的每一個小數點都可能帶來巨大的影響。因此資料分析不能有「不準確可以再改」的想法。做資料分析最基礎的是要有嚴謹的態度和科學的方法。
NO!分析方式不當
資料分析是一項專業性技能，需要使用專業工具進行分析。一般分析資料的工具有Excel、報表工具、BI等。應當使用專業工具進行資料分析，可利用圖表表達分析結果。而不能粗略地計算資料，以此保證其有效性。
NO!忽略資料源
足夠多的資料的確是實現技術的前提，但資料越多並不是結果越準確。一旦不能保證資料來源的準確度，大量的資料反而會使資料分析難度加大，從而使最後作出不準確決策。因此不能盲目追求資料量的大，而要同時對資料源的準確性有保證。
分享自：愛數據網
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