美國標志設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的美國標志設計建立起品牌和客戶之間的聯系：
注：本文“美國標志設計”配圖為本公司設計作品
這是一個價值百萬美元的問題：我如何知道我的營銷是否在說服我的觀眾采取行動？答案在于良好的數據相關性。
數據相關性是描述兩個或更多事物之間關系的統計度量。例如，一個人的體重和他們吃的東西有什么關系？一個馬拉松運動員的比賽時間和他們訓練的小時數有什么關系？
因果關系是表示一件事對另一件事的影響的術語。一個跑步者一周訓練25小時，所以他的比賽時間減少了一分鐘。
在市場營銷中，我們尋求發現相關性和因果關系并采取行動。
將營銷數據轉化為行動了解成功的三個步驟：分析、優化和調整。
下載行動手冊數據關聯如何在營銷中發揮作用？任何數據都可以相互關聯以顯示關系。然而，這并不一定意味著一方對另一方產生了影響。
營銷人員需要準確了解他們的信息、活動和媒體支出的影響。營銷人員獲得的洞察力越多，他們對客戶和業務的影響就越大。
營銷人員需要準確了解他們的信息、活動和媒體支出的影響。
我們一直在談論營銷中的相關性和因果關系。我們最近的活動促進銷售了嗎？我們的推特廣告提高了知名度嗎？我們能證明一件事引起另一件事嗎？
以下是一些關鍵提示，可以避免在試圖展示營銷數據集中的相關性或因果關系時容易犯的錯誤：
1.避免煽動性陳述數據關聯中最大的陷阱之一是使用煽動性或聳人聽聞的描述來證明脆弱的關系。不惜一切代價避免這種情況。你的主管會看穿的。
下面是一個可能誤導數據分析的煽動性陳述的例子：
"晴朗的天氣導致店內銷售額下降"。
雖然天氣可能會影響銷售業績，但這可能不是唯一的因素。因此，這種說法并不完全正確，可能會使你的數據分析不可信。
相反，問自己這些問題，以便在分析數據時為調查留出空間：
如果我們以不同的方式切割數據呢？如果我們刪除特定的頻道會怎么樣？變量變化太多，以至于無法準確看出相關性或因果關系嗎？我們在做什么假設？這是有意設計的（即有計劃的活動)還是其他活動的副產品？2.為您的分析選擇正確的圖表在營銷云智能平臺中，您可以從100多個小部件中進行選擇，以有效地可視化您的數據。根據您正在分析的數據集，您將收到使用適當小部件的建議。您還可以創建自己的自定義小部件，以自己獨特的方式可視化數據。
開始相關性分析的一些建議圖表包括：
時序圖。這些比較一段時間內的多個指標。它們對于觀察數據的趨勢和季節性非常有用。
分布圖。可以很容易證明是否存在相關性的圖表。這對于查看平均值的分布非常有用。
關系圖。顯示兩個或多個變量之間關系的圖表。氣泡圖最適合用來顯示三個變量之間的關系。
分享你的發現時，只展示最簡單的圖表來證明你的觀點。你的作業很重要，但對執行摘要來說不重要。
分析相關性和因果性的關鍵是理解兩者的區別。
3.使用強大的數據集進行更明智的分析當分析活動對品牌關鍵業績指標或銷售的影響時，很容易使用異常值作為影響分析的基礎。例如，一個常見的異常值是操縱數字的預算增加。一致的相關性為分析提供了更強有力的論據。
當詢問異常值時，通過嚴格的詢問來分析異常值的完整性。這里有因果關系嗎，或者只是因為預算增加數字上升了？大聲說出你的假設。
4.來源可靠的數據源特定的數據集和不可靠的數據源是危險的。
部分數據集可能會為你的發現提供進一步的背景，但不應該形成分析的基礎，因為它們可能會導致數據偏差。當分析不代表總體的數據集時，會出現選擇偏差。例如，一個市場的銷售數據不一定代表所有市場的表現。
5.測試的限制變量許多營銷人員都處于測試和學習階段，并在許多策略和渠道中不斷優化。因此，很難隔離每個營銷活動對假設或關鍵業績指標的影響。
為了進一步理解相關效應，一個設計好的測試和學習活動是一個很好的起點，在這里你可以限制變量測試并分析這些孤立的結果。
6.總是從相關分析的假設開始，作為一個實驗。從一開始就知道你的假
注：本文“美國標志設計”配圖為本公司設計作品
