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将数据转化为洞察力的挑战不在于数据的缺乏或数据的收集。如果您知道要衡量什么以及要问什么问题,那么许多优秀的解决方案都可以轻松地进行分析。真正的挑战在于处理步骤:如何将大量原始数据消化成可用的形式。如果你想要有意义的洞察力,你必须掌握这四种关键的数据处理能力:数据清洗、规范化、分割、提取和关联。让我们更详细地研究这些功能。

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扬州vi设计公司 相关概述

要执行职位细分,您需要一个规则引擎和一组参考数据,其中包含职位关键字及其与职位级别和职位职能的映射。为达到高度准确,此参考数据所需要的内容涉及许多复杂的问题。因此,在细分数据时,最好寻找可以提供基础参考数据并就如何为您的业务微调参考数据提供帮助的供应商或机构。
在建立了清理、规范化和分段的基本能力之后,您就可以发现非结构化数据的隐藏宝藏了。非结构化数据是诸如备忘录、笔记、电子邮件线程、聊天脚本和文档附件之类的数据。非结构化数据包含有价值的见解,但前提是您有办法系统地从大海捞针中提取这些针。一个有力的例子是竞争情报。大多数 B2B 公司都试图从销售团队收集有关每笔交易的竞争数据,但结果通常不可靠。但是,这些信息通常可以在机会记录所附的注释和备忘录中轻松获得。

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