在应用数据挖掘结果过程中，有两个常犯的错误需要引起注意。
第一，误以为相关性代表因果关系，实际上两者不能等同。管理者应该根据数据挖掘结果继续深挖因果关系，才能找到更有价值的商业洞见。例如，发现来自移动端的用户转换率明显比来自电脑端的高，就加大对移动端广告投放，也许并不是唯一途径。继续深挖这个现象的因果关系，可能会发现来自移动端的用户其实早就是公司的老客户，本来就喜欢公司的产品，所以转换率高。而来自电脑端的用户基本是新客户，因而在电脑端投放广告可能效果更好。因此，利用相关性来帮助商业决策需要不时检查。
第二，误以为基于数据的预测是平稳的。商业发展往往不是连续的，尤其是在有颠覆性创新的情况下。例如，传统出租车公司可以在一些平稳趋势假设下预测客流量，从而决定应该购买多少新车。但当滴滴等网络专车进场，以往的这些模型和预测就会通通失效。因此，不可过分依赖历史数据的分析结果，尤其在战略决策时，商业洞察力起的作用更大。
总之，在容易获取海量数据的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的商业洞察力和智慧仍是不可缺少的重要因素。