京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析时如何解决数据质量低的问题?
数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下,你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据,就可能会错失良机、降低效率,甚至对你的盈亏造成负面影响。
市场数据尤为重要,根据Experian公司2015年的数据质量指标报告, 97%的公司都会从数据中挖掘有用信息。这份研究显示,前三名的诱导因素如下:
•53% – 想要了解客户需求
•51% – 想要发掘新客户
•49% – 想要提升单个客户价值
影响数据质量的因素
很多情况下公司的发展由数据提供的机遇推动,特别是在与客户及与其前景发展密切相关的产业。我们都知道现在的消费者消息更灵通,手中的选择也更多。当一个公司想要收购其他公司、决定自留额、寻找差额销售和追加销售机会、提升客户体验的时候,数据就变得至关重要。但是,要想精确洞察并实现这些目标,背后的数据一定要是准确的。
大家都知道数据质量的必要性,但是有92%的公司认为他们的客户数据和前景数据不是完全准确的,并且不准确数据的比例仍在提高。调查显示,有35%的美国公司认为他们的数据有32%是不准确的,而前年这一数字还只有25%。仅仅联络数据一项,就有97%的公司遇到过同一个数据错误。最常见的错误包括数据缺失、信息过时及数据不准确三种。
如何解决数据质量问题
那么,低质量的数据到底对公司有哪些危害呢?研究显示,83%的公司认为,数据的不准确、不完整影响了公司盈利,还因此其造成了资源浪费、生产力损失和交流上的额外开支。
尽管公司可能都了解数据质量是个大问题,但运作数据管理系统似乎是项艰巨的工作。大部分公司认为阻碍他们开发这个系统的最大障碍是缺乏资源,例如预算、人员和时间。但是,数据质量管理并不是一项很难实现的大工程,但也不是短时间内就能完成的工作。可以小规模起步,然后慢慢发展,即使是很小的进步也会带来相当大的改变。
下面介绍几种实施简单但作用明显的,解决数据质量问题的方法:
实时验证服务
很多数据错误发生在一开始的时候。消费者越来越多的通过在线渠道发生交易,在他们在线填写表格时候,经常会填写错误信息。通过实时网络服务,这些信息可能很快接受测试、纠正,并通过实时网络验证服务被纳入市场系统。
请设想以下几种情景,可以使用实时服务来纠正和填补缺失信息:
情景1—拼写错误
玛利亚是个鞋子控,她正在浏览一家大型鞋店的网店。玛利亚填写了一张新闻和特别优惠网页表格,提供了她的姓名、邮箱和住址。零售商总是会问消费者所住城市和州,因为如果附近有零售店的话,他们就可以给当地零售店提供邮件报价。在填写表格的时候,玛利亚写错了邮箱,在拼写时多加了一个s。那么零售商就可以通过实时网络服务,确认每起交易中的信息。通过玛利亚提供的全名和住址信息,他们能在数据进入客户信息库之前实时纠正玛利亚的邮箱地址。
情景2—信息不完整
乔纳森·萨奥尔正在网上买保险。他浏览的保险公司发现他们的访客都不愿意在网页表格中填写超过三项的信息。当要求填写第四项信息的时候,很多人就放弃填写表格了。对网页问题的一般回答不能成功转换到下一页面,这说明该保险公司的筛选模型不能进行准确预测。
如果他们知道以下几项内容,他们就能提供最好的保险产品和选择来达到好的预期。这几项内容就是年龄,家庭情况和职业。
乔纳森在网上填完了这个表格,只要求填写了姓名、电话和邮箱。依靠这三项数据,其他的重要数据就能从全国客户数据库中调取出来,他的联络记录也能通过模型以次秒级速度完成评价。在乔纳森填完含有他最中意的保险产品信息的表格后,几秒之内他的邮箱就会收到回复,并且提供很有吸引力的报价,吸引他打电话进一步咨询。
联络数据验证和优化
数据以平均每月2%的速度淘汰,这意味着一般情况下,每年你的公司有25%到30%的联络数据被淘汰。97%的公司面临联络数据不准确的情况,一个比较简单的维护联络数据的方式是通过第三方数据供应,他们可以提供电话、邮箱和地址的优化及验证服务。
A.邮件追加及验证
邮件市场一直是重要的数据渠道,其中平均每1美元的投入可以带来44.25美元的回报。但是,人们的邮箱地址会变,工作也会变,也有可能客户的邮箱地址莫名其妙就丢失了。不需要你花费时间或者付出努力,邮件数据解决方案供应商就能快速纠正并填补缺失的细节。比如,供应商可以通过邮箱地址发掘通信地址,反之亦然,然后验证地址信息,标记上不可送达、自动更正语法错误、识别垃圾邮件陷阱等等。其他的信息也能够追加进记录中,例如电话、年龄、收入、是否有孩子这些统计信息,来帮助你获取更加完整的客户信息。
B.电话追加及验证
和邮件服务相似,可以用手机追加信息解决方案来维护电话记录。例如,可以验证居民和公司的电话号码,追加缺失电话号码到记录中,或者通过反电话追加信息程序,提供姓名和地址信息来找到电话号码。
C.邮寄地址追加及验证
每年约有四千万的美国人搬家或者更换公司地址,但是他们的旧数据通常会继续在邮件数据库中。这样一来,邮件就会发到旧地址而不是发到新地址。据估计,至少有8%的邮件因为地址错误而无法送达。客户和前景记录的运营可以通过“国家地址变更”(NCOA)程序来确认及更新个人及公司的新地址。
“地址所有权变更”(PCOA)是另一个重要的地址数据验证程序,对它的投资可以收获客观的回报。平均每年只有65%的乔迁报告给了美国邮局服务处。而PCOA可以从多个渠道收集数据(银行、信用卡、杂志订阅等),这些地址变更可能不会通过传统的NCOA渠道报给邮局。如果营销上和筹资人想要发现客户和捐资人,使用NCOA渠道可能会损失35%的数据。
数据已经不再是人们习以为常的商品,它的价值取决于数据的质量和准确度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11