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苏州平面设计公司原文分享：

使用自下而上的模型来指导您的分析，您可以从已有的数据中收集惊人的见解possessThe数据分析的关键在于提出正确的问题，但成功通常取决于提出这些问题的人。但是，在试图解决如何最好地利用他们的数据来解决问题而不首先理解数据本身的问题时，可能会出现人类偏见的错误和问题的过度简化。因此，公司领导可能会将时间、资金和资源投入到无法实现预期的技术和产品上。仅仅因为一个软件包附带了一个华丽的仪表板和丰富多彩的突出关联关系的技巧，并不意味着它在证明因果关系方面非常出色。但是现在没有退路了，而且有许多有价值的方法可以让营销者利用数据来推进他们公司的增长计划，包括预测客户行为、量化客户体验的回报，重新设计忠诚度计划——只是举几个例子。但是谁来决定要解决哪些问题以及为什么呢？随着有机增长竞争的加剧，所有企业都需要成为更多的数据驱动型企业。一个高管领导力疯狂的冲动导致了一个很大的错误，那就是常常不包括或不尊重数据科学家的声音。考虑到数据分析出错的高昂成本，采取最好的方法来获得正确的公司营销解决方案比以往任何时候都更重要。CMO如何获得错误的结果？当今的营销人员需要有创造性和分析能力。CEO们现在期望他们的首席运营官们能够抓住所有的技术途径来获得数据分析的回报。考虑一个受人尊敬的营销人员，他不具备利用数据获得最佳结果所需的技能或知识，但仍然认为他是这份工作的最佳人选。当营销者的自尊心不会允许他们退让，并把权力交给一个合格的专家，一个依赖过于简化的技术的趋势会导致巨大的数据下降。创新的方法和技术使得通过如此简单的数据找到优雅的解决方案。但那些做出重大决策的人缺乏分析洞察力可能是许多公司没有有效地利用数据分析来改进他们的首要原因

苏州平面设计公司总结：

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