상관관계 (X~Y)는 두 변수 사이의 연관성을 나타내고, 인과관계(X->Y)는 한 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 원인/결과의 관계를 나타낸다. 우리는 일상에서도 수많은 상관관계를 접하고 그것을 인과관계로 착각하고 헷갈려 한다.

예를 들어, 운동량과 체중 감소는 상관관계일까? 인과관계일까? 인과관계라고 주장할 수 있는 이유도 있겠지만, 대체로 운동을 많이 하는 사람들은 실제로 식습관이나 생활 습관 또한 체중감소에 도움이 되는 습관을 가질 가능성이 있기에, 운동량과 체중감소의 인과 관계를 섣불리 단정 짓기는 힘들다. 

스타트업과 기업에서는 어떨까? 상관관계와 인과관계를 헷갈려서 문제 될 수 있는 것들은 무엇이 있을까? 스타트업에서는 주로 한정된 자원과 시간을 가지고, 제한된 데이터를 바탕으로 의사 결정을 내려야 하는 경우가 많다. 시간과 돈은 없고, 데이터는 자신의 기업의 데이터만을 활용해야 하다 보니, 상관관계를 인과관계로 착각하여 할 수 있는 실수들이 분명히 존재한다. 

예를 들어, 2013년에 eBay는 1년에 약 $50M을 검색엔진 광고 비용으로 활용하고 있었다 [참조문헌]. 컨설팅펌에서는 광고가 많이 집행된 카테고리에서 매출이 증가했으며, 광고와 매출의 인과관계가 확실하여 광고비용을 늘려도 될 것이라고 결론을 지었다. 하지만, 그 다음 여러 차례 실험을 통하여, 이 광고는 주로 이미 eBay에 접속을 자주 하던 사람들이 클릭을 하여 구매로 이루어진 것이었고, eBay에 접속을 잘 안 하는 사람들에게서는 효과가 거의 없는 것으로 나타났다. 즉, 광고를 안 하였어도, 이미 살 사람들은 살 것이었고, 안 살 사람들은 안 살 것이었던 것이다.