客户关系管理数据清理和清理的最终指南
定义、惠益、组件以及如何在BULK中清理数据
本·福特最后一次修改,于2023年2月26日什么是CRM数据清理?
数据清理 清理是指在一个数据集中修复或删除不正确、损坏、格式不正确、重复或不完整数据的过程。 在合并多个数据源时,有许多数据重复或贴错标签的机会. 如果数据不正确,结果和算法是不可靠的,尽管它们看起来可能是正确的。 没有任何一种绝对的方法可以规定数据清理过程中的准确步骤,因为各个数据集的过程会有所不同. 但为您的数据清理程序建立一个模板至关重要, 这样您就能知道您每次都这样做是正确的。
客户关系管理数据清理与数据转换有何区别?.
客户关系管理 数据清理是删除不属于您的客户关系管理的数据的过程 。 数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程. 转化过程也可以称为数据纠缠,或数据闪烁. 本文关注您退出客户关系管理数据清理的过程,以及您计划导入到我们客户关系管理中的原始数据.你怎么清理数据?
虽然用于数据清理的技术可能因公司存储的数据的类型而异,但您可以遵循这些基本步骤来为您的组织绘制一个框架。步骤1:删除重复或不相关的行
从数据集中删除不想要的行,包括重复行或不相关的数据。 复制行在输入数据或与我们的系统相接时最经常发生。 当从多个地方导入数据,刮取数据,或者接收客户端或多个部门的数据时,有机会创建重复数据. 避免重复是这一进程中需要考虑的最大领域之一。
第2步:纠正结构错误
结构错误是指当您测量或传输数据并注意奇怪的命名常规,类型,或者不正确的资本化时. 这些不一致可造成错误的标签类别或类别。 例如,你可能会发现“N/A”和“不适用”两者都出现,但两者应作为同一类别加以分析。第3步:过滤不想要的数据
通常,在您将数据导入目录之前,您会发现一些行有 irrlenat 数据,您无法使用这些数据,例如没有电子邮件的线索。 导入前过滤这些行 。步骤4:处理缺失的数据
您不能忽略缺失的数据, 因为许多字段不会接受缺失值 。 有几种方法可以处理缺失的数据. 两者都不是最佳的,但两者都可以考虑。- 作为第一个选项,您可以放下缺少值的行,但这样做会减少或丢失信息,所以在移除它之前要记住这一点.
- 作为第二个选项,您可以输入基于其他行的缺失值;同样,由于您可能运行于假设而非实际观测,因此也有机会失去数据的完整性.
- 作为第三个选项,你可能会改变数据用于有效导航无效值的方式。
步骤5:验证和质量保证
在数据清理过程结束时,您应该能够回答这些问题,作为基本验证的一部分:
数据合理吗?
- 数据是否遵循了该领域的适当规则?
- 它是否证明或否定了你的理论,或使任何见解被揭示?
- 你能在数据中找到趋势来帮助你形成下一个理论吗?
- 如果没有,那是因为数据质量问题吗?
由于数据不正确或“肮脏”而得出的错误结论可能为不良的商业战略和决策提供依据。 错误的结论会导致一个报告会议的尴尬时刻, 在你到达那里之前,重要的是在你的组织中创造一种高质量的数据文化. 为此,您应该记录您可能用来创建这种文化的工具, 以及数据质量对你意味着什么。
质量数据的组成部分
确定数据的质量需要审查其特征,然后根据对贵组织最重要的内容和使用这些特征的应用程序来权衡这些特征。
质量数据5个特征.
- 有效性。 您的数据在多大程度上符合定义的商业规则或限制。
- 准确度. 确保您的数据接近真实值 。
- 完整性。 了解所有所需数据的程度。
- 与众一致. 确保您的数据在同一数据集和/或多个数据集内保持一致。
- 统一. 使用同一计量单位具体说明数据的程度。
清理数据的好处
拥有干净的数据将最终提高总体生产力,并能在决策中提供最高质量的信息。 福利包括:
- 在出现多种数据源时删除错误。
- 越少的错误,会让客户更快乐,员工也越少失意.
- 能够映射不同的函数和您的数据意图。
- 监测错误和更好地报告,以了解错误来自何处,从而更容易为今后的应用纠正不正确或腐败的数据。
- 使用数据清理工具将提高业务做法的效率并加快决策。
数据清理工具和软件提高效率
像ZaapIT这样的软件可以通过提供可视化和直接的方式将数据组合和清理,帮助您驱动一个质量数据文化. 萨普 信息技术有两个产品: 用于清理重复的Dedup-manager和用于管理任何类型客户关系管理数据的Smart-mas-update(更新/创建/转换/删除/进口/etc). 使用ZaapIT的工具可以帮助分析师或管理员更快地开始分析,对数据有更大的信心,从而节省数据库管理员的大量时间. 了解数据质量和创建、管理和转换数据所需的工具,是实现高效率和高效益的业务决策的一个重要步骤。 这一重要进程将进一步发展贵组织的数据文化。