データの洗浄 クリーニングは、データセット内の不正確、破損、誤ったフォーマット、重複、または不完全なデータを修復または削除するプロセスです。 複数のデータソースを組み合わせると、重複するデータや誤ってラベルを付けるための多くの機会があります。 データの誤りがあった場合、結果とアルゴリズムは信頼できません。ただし、正しく見える可能性があります。 プロセスはデータセットからデータセットに変化するので、データのクリーニングプロセスで正確な手順を記述する絶対的な方法はありません。 しかし、データのクリーニングプロセスのテンプレートを確立することが非常に重要です。そのため、毎回正しい方法で作業しています。

CRMデータのクリーニングとデータ変換の違いは何ですか?

メディア データのクリーニングは、CRMに所属していないデータを削除するプロセスです。 データ変換は、1つの形式または構造から別の形式にデータを変換するプロセスです。 トランスフォーメーション・プロセスは、データ・ワランシング、データ・ムングとも呼ばれることもできます。 この記事は、あなたの出口のCRMデータをクリーニングし、あなたが私たちのCRMにインポートする計画の生データに焦点を合わせています.

データのクリーニング方法は?

データのクリーニングに使用される技術は、自社ストアのデータの種類によって異なりますが、これらの基本的な手順に従って、組織のフレームワークをマップすることができます。

ステップ1:重複または関連する行を削除

重複行または関連するデータを含んだデータセットから不要な行を削除します。 重複する行は、当社のシステムでデータのインポートや操作中に最も頻繁に起こります。 複数の場所からデータをインポートしたり、データをスクレイピングしたり、クライアントや複数の部署からデータを受信したりすると、重複したデータを作成する機会があります。 De-duplicationはこのプロセスで考慮されるべき最も大きい区域の1つです。

ステップ2:構造的なエラーを修正

構造的なエラーは、データを測定したり、データを転送したり、奇妙な命名規則、タイポス、または誤った資本化に気づくときです。 これらの不整合性は、誤った分類やクラスを引き起こす可能性があります。 例えば、「N/A」と「N/A」のどちらが現れても、同じカテゴリーで解析する必要があります。

ステップ3:不要なデータをフィルタリング

多くの場合、データをあなたのcrmにインポートする前に、あなたはあなたが電子メールなしでe.g.リードを使用することはできません、行の一部がirlenatデータを持っているtahtを見つけるでしょう。 インポート前の行をフィルタリングします。

ステップ4:不足しているデータを処理する

多くのフィールドが不足している値を受け入れないため、不足しているデータを無視することはできません。 欠落したデータを扱う方法はいくつかあります。 ネザーは最適ですが、どちらも考慮できます。

1. 最初のオプションとして、値が不足している行をドロップすることができますが、これを行うと、情報を削除したり、削除する前に、このことを念頭に置いてください。
2. 2番目のオプションとして、他の行に基づいて欠落した値を入力することができます。また、仮定や実際の観察から動作する可能性があるため、データの完全性を失う機会があります。
3. 3番目のオプションとして、データを効果的にnull値を移動するための方法を変更することがあります。

ステップ5:検証とQA

データのクリーニングプロセスの最後に、基本的な検証の一部としてこれらの質問に答えることができるはずです。

データは感心しますか?

• データはフィールドの適切な規則に従いますか?
• 作業理論を証明したり、改善したり、光に対する洞察を持たせますか?
• 次の理論を形成するのに役立つデータの傾向を見つけることができますか?
• もしそうでなければ、データ品質の問題は?

誤りや「汚い」データが悪い経営戦略や意思決定を通知できるため、偽の結論。 偽の結論は、あなたのデータが失礼に立ち向かわないことを実現したときにレポート会議で恥ずかしい瞬間につながることができます。 あなたがそこに着く前に、あなたの組織で質の高いデータの文化を作成することが重要です。 これを行うには、この文化とデータ品質があなたにどのような手段をするかを作成するために使用できるツールを文書化する必要があります。