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营销者需要学习如何掌握数据科学aheadTwenty年前，营销是一个完全不同的游戏。你会买一个杂志广告或一个广告牌，并对结果抱有希望。它是数据驱动的、精确的、以数字为基础的。例如，你可以知道上周三有多少人登上了你公司的最新博客，每个人所在的城市是什么，每个访客在博客上停留了多长时间。目前的营销困境不在于收集数据；相反，它在细微的山脉中筛选，而不是被真正的山崩掩埋。营销人员面临的挑战是如何在废旧数据流中寻找简明、可行的见解。分析症状ParalysisCMOs希望获得有关客户如何思考、感受和与品牌互动的量化的有用信息。但从哪里开始呢？只要按一下几下键，你可能会拉出足够的图表和数据，让任何一个统计学家的大脑都感到头晕目眩。在有关网站访问、社交媒体参与、应用程序下载、反弹率和转换率的数据中，难怪如此多的营销者感到麻痹。导致数据瘫痪的一个主要问题是表现不佳。数据科学家可能会对线性回归模型流口水，但通过Facebook上的帖子和新闻稿，营销者会感到更加自在。为了使数据更具可解释性，请以饼图或图表形式呈现，以便于参考。另一个众所周知的使营销人员陷入瘫痪的挑战是将数据与投资回报率挂钩。当然，GoogleAnalytics可以帮助您跟踪您站点的关键字，但是除非您可以将每个关键字与实际转换关联起来，否则您的CEO将不会印象深刻。挖掘GoldThe数据山峰是非常困难的，但几乎不可能。即使你的背景是商业而不是数据科学，你仍然可以用这些工具和技巧来征服峰会：创造目标。太多的营销者在知道自己在找什么之前就开始打猎了。在您关注数据集之前，创建一个计划-您是开采黄金、铜矿还是煤炭？换句话说，你想回答什么问题？您是否希望了解您的应用程序的客户终身价值，或者您是否对查看应用程序内购买更感兴趣？获取指标仪表板。随着数据目标的到位，您将需要简单的自动化软件来绘制最有价值的数据点。许多机构都在内部构建软件

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