数据清洗的概念及其必要性

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-21 阅读次数:11571 次浏览

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    数据清洗的概念

    数据清洗也叫数据清理,是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说,数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。

    通过有效的数据清洗,能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误,为以后数据的使用和分析提供支撑。

    数据清洗的必要性

    1.数据可以说是企业用于支持和指导其业务成功的最重要资产之一,不准确的数据可能会导致的一些问题包括:

    (1)市场营销:使用了低质量数据的广告活动并联系不相关的优惠用户,不仅降低了客户满意度,而且错过了重大的销售机会。

    (2)销售:销售人员由于没有完整、准确的数据而未能联系以前的客户。

    (3)合规性:任何不符合客户数据隐私规则的线上业务会受到监管部门的处罚。

    (4)生产操作:依据低质量操作数据配置生产机器,可能导致制造公司出现重大问题,而企业如果有干净的数据,那么所有这些问题都可以避免。

    2.数据清洗的好处

    (1)改进业务实践

    (2)提高工作效率

    (3)更快的销售周期

    (4)更好的决策

    这些不同的好处结合起来,通常会使企业的业务获得更大程度的改善,这不仅能够让外部销售业务变得更有效,还能够提供更高效的内部管理和运营。

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