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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03