数据丰富如何成为分析中的力量倍增器

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史蒂夫·琼斯
史蒂夫·琼斯
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数据丰富和分析
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根据Techopedia的定义，数据丰富是改进原始数据以便更好、更轻松地利用的过程。虽然有许多数据源会产生大量原始数据，但如果先对这些数据进行丰富，它们中的大部分都会得到更好的利用。数据丰富是我们获得宝贵见解的第 哥伦比亚电报数据库 一步，通过分析或机器学习，公司可以根据收集的数据受益。即使是像纠正错别字这样简单的事情也可以将原始数据变成更易于处理的数据，从而减少被丢弃的不可用数据。数据外推也被认为是数据丰富，填补数据中的空白和漏洞，以符合先前数据点设定的数学模型。数据丰富允许以算法易于理解的格式将数据输入系统，以确保我们得到的输出与我们输入的原始数据一致。

内容
采取下一步行动
通过丰富数据进行机器学习
通过分析做出明智的决策
采取下一步行动
丰富了数据之后，我们该何去何从？数据处理的下一个合理步骤是增强。虽然收集数据对一些公司来说可能已经足够，但要想从数据丰富中获得真正的好处，我们需要更进一步，增加数据。使用数据收集点来整理、排列和分类数据，可以构建一个更加健壮的数据丰富系统。这将为数据用于分析和机器学习做好准备，我们将收集和丰富的数据用于为我们服务。使用分析来生成客户洞察或其他相关信息可以帮助我们通知和定位我们的营销。《福布斯》正确地指出，数据对于通过正确的体验锁定正确的客户至关重要。