您是否拥有大量数据，但不确定如何处理这些数据？
你并不是唯一的一个。与昔日的营销人员相比，现代营销人员在处理大量数据时感到尴尬。
在机器学习、营销自动化和数据分析之间，您的企业比以往任何时候都更容易整理客户信息。
如果您可以对这些信息进行分类和评估，则可以获得有关您的受众想要和需要什么的宝贵见解。这些数据洞察可以改变您的营销策略，确保您的努力更相关、更高效，并最终为您的底线带来更多回报。
但问题是：
你必须知道如何简化复杂的数据。
毕竟，如果不能以易于理解的方式呈现数据，那么收集大量数据有什么用呢？
理想情况下，营销人员应该能够在几秒钟内查看复杂数据的可视化并说：“我明白了！”
如何简化复杂数据
呈现数据的最基本方法之一是使用如下所示的简单表格。然而，这不仅有点乏味，而且更难以真正理解结果的规模和意义。
让我们看一些创新的图表，我们可以使用这些图表以更容易执行变量比较的方式来显示该表中的数据。
视觉呈现#1
我们的第一个图表是标准的双轴条形图。
蓝色条代表展示次数，而橙色条代表平均排名。营销人员必须在他或她的脑海中跟踪这种抽象，这需要大脑处理。
虽然它确实可以完成工作，但这种数据可视化并非没有问题。这里的主要问题是两个指标都由条形表示，这可能会让观众感到有些困惑。
当然，有一种更动态的方式来表示两个变量。
视觉呈现 #2
此组合图通过使用条形代表一个变量并使用一条线代表另一个变量来解决上一个问题。这解决了之前的问题，因为它需要更少的大脑处理，这是目标
此组合图通过使用条形代表一个变量并使用一条线代表另一个变量来解决上一个问题。这需要更少的大脑处理，这是目标。
另一个添加是图表左上角的图块。
这种变量比较方式是一种在一个可视化中显示高级和低级细节的巧妙方法。磁贴提供顶级数据，让查看者一目了然地快速了解汇总值，而图表提供数据的详细细分。
但是，此图表的一个警告是条形图在可视化中占主导地位。结果，这条线很难看到。
视觉呈现 #3
那么，我们如何以上述方式使用数据可视化，同时确保两个变量都易于阅读和区分？
我们发现在橙色线（代表平均位置）上添加填充以使其更加突出会有所帮助。但是，这有点过度补偿，这意味着填充现在正在遮盖条形。
视觉呈现 #4
自然地，我们的下一步是尝试将填充物放在栅栏后面。然而，如您所见，这只是将条形图再次置于中心位置。
条形图遮盖了此处的橙色指标，它们完全遮住了某些部分的线条。
谁会想到学习如何简化复杂数据会如此复杂？
没有被吓倒，PPC expo继续进行，直到他们找到解决方案。
PPC广告中可视化数据的最佳组合图表
考虑到之前的迭代，该解决方案是几个关键方面的巧妙组合，它们共同提供数据的清晰和连贯的视觉表示。
从本质上讲，这个想法是一个双轴线、条形图和瓦片图，它包括以下元素：
- 填充背景
- 中间的酒吧
- 前景中的线
通过这些元素，这种数据可视化创造了一种错觉。
填充在背景中，尽管由于线被放置在前景中而看起来不是那样。
这种巧妙的安排让您一眼就能轻松看到线条、条形图和填充物。这使得分析数据和从信息中快速获得洞察力变得更加容易。
当您将此解决方案与第一次尝试进行比较时，会形成鲜明对比。
数据可视化是现代营销的有力工具
至关重要的是，您的企业拥有有效数据分析的方法和手段，尤其是在涉及大规模 PPC 广告活动时。
如果没有适当的做法，公司将无法有效地分析他们的活动。他们可能会用糟糕的方法浪费资源，并可能最终根据不准确的分析做出糟糕的决定。
通过使用数据可视化，营销人员可以以每个人都能理解的方式展示他们的发现。处理这些组合图表不仅很容易，而且是捕捉结果的数量级和多样性的一种更具吸引力和更有效的方式。
学习如何以这种方式简化复杂的数据不仅会给公司的高级管理人员留下深刻印象，而且有助于决策过程，这将帮助您的公司定制营销和广告活动以获得更大的成功。如果问题定义明确并且解决方案得到很好的沟通并被每个人理解，那么贵公司做出正确决定的可能性就更大。
随着营销人员在付费广告上投入更多的时间和金钱，他们会发现自己被比以往任何时候都多的数据所淹没。收集这些数据并不便宜，因此营销人员必须最大限度地发挥其数据的价值，以利用有关客户的有用信息来加强营销工作。通过这样做，公司可以更加了解他们的市场和受众。
大多数企业现在都了解数据洞察力的潜力，但只有明智的企业才能在竞争之前真正获利。
