美国标志设计的设计目的在于代表企业或品牌的形象，良好的美国标志设计建立起品牌和客户之间的联系：
注：本文“美国标志设计”配图为本公司设计作品
这是一个价值百万美元的问题：我如何知道我的营销是否←在说服我的观众采取行动？答案在于良好的数据相关性。
数据相关性是描述两个或更多事物之间关系的统计度量。例如，一个人的体重和他们吃的东西有什么关系？一个马拉松运动员的比赛时间和他们训练的小时数有什么关系？
因果关系是表示一件事对另一件事的影响的术语。一个跑步者一周训练25小时，所以他的比赛时间减少了一分钟。
在市场营销中，我们寻求发现相关性和因果关系并采取行动。
将营销数据转化为行动了解成功的三个步骤：分析、优化和调整。
下载行动手册数据关联如何在营销中发挥作用？任何数据都可以相互关联以显示关系。然而，这并不一定意味着一方对另一方产生了影响。
营销人员需要准确了解他们的信息、活动和媒体支出的影响。营销人员获得的洞察力越多，他们对客户和业务的影响就越大。
营销人员需要准确了解他们的信息、活动和媒体支出的影响。
我们一直在谈论营销中的相关性和因果关系。我们最近的活动促进销售了吗？我们的推特广告提高了知名度吗？我们能证明一件事引起另一件事吗？
以下是一些关键提示，可以避免在试图展示营销数据集中的相关性或因果关系时容易犯的错误：
1.避免煽动性陈述数据关联中最大的陷阱之一是使用煽动性或耸人听闻的描述来证明脆弱的关系。不惜一切代价避免这种情况。你的主管会看穿的。
下面是一个可能误导数据分析的煽动性陈述的例子：
"晴朗的天气导致店内销售额下降"。
虽然天气可能会影响销售业绩，但这可能不是唯一的因素。因此，这种说法并不完全正确，可能会使你的数据分析不可信。
相反，问自己这些问题，以便在分析数据时为调查留出空间：
如果我们以不同的方式切割数据呢？如果我们删除特定的频道会怎么样？变量变化太多，以至于无法准确看出相关性或因果关系吗？我们在做什么假设？这是有意设计的（即有计划的■活动)还是其他活动的副产品？2.为您的分析选择正确的图表在营销云智能平台中，您可以从100多个小部件中进〗行选择，以有效地可视化您的数据。根据您正在分析的数据集，您将收到使用适当小部件的建议。您还可以创建自己的自定义小部件，以自己独特的方式可视化数据。
开始相关性分析的一些建议图表包括：
时序图。这些比较一段时间内的多个指标。它们对于观察数据的趋势和季节性非常有用。
分布图。可以很容易证明是否存在相关性的图表。这对于查看平均值的分布非常有用。
关系图。显示两个或多个变量之间关系的图表。气泡图最适合用来显示三个变量之间的关系。
分享你的发现时，只展示最简单的图表来证明你的观点。你的作业很重要，但对执行摘要来说不重要。
分析相关性和因果性的关键是理解两者的区别。
3.使用强大的数据集进行更明智的分析当分析活动对品牌关键业绩指标或销售的影响时，很容易使用异常值作为影响分析的基础。例如，一个常见□的异常值是操纵数字的预算增加。一致的相关性为分析提供了更强有力的论据。
当询问异常值时，通过严格的询问来分析异常值的完整性。这里有因果关系吗，或者只是因为预算增加数字上升∮了？大声说出你的假设。
4.来源可靠的数据源特定的数据集和不可靠的数据源是危险的。
部分数据集可能会为你的发现提供进一步的背景，但不应该形成分析的基础，因为它们可能会导致数据偏差。当分析不代表总体的数据集时，会出现选择偏差。例如，一个市场的销售数据不一定代表所有市场的表现。
5.测试的限制变量许多营销人员都处于测试和学习阶段，并在许多策略和渠道中不断优化。因此，很难隔离每个营销活动对假设或关键业绩指标的影响。
为了进一步理解相关效应，一个设计好的测试和学习活动是一个很好的起点，在这里你可以限制变量测试并分析这些孤立的结果。
6.总是从相关分析的假设开始，作为一个实验。从一开始就知道你的假
注：本文“美国标志设计”配图为本公司设计作品
