数据识别与审计 (Data Identification and Auditing)
全面盘点数据源与类型 (Comprehensive Inventory of Data Sources and Types)
数据清洗与规范化的第一步是全面盘点和审计所有数据源。这包括企业内部的CRM、ERP、销售系统、网站、App、客服记录，以及外部合作数据等。识别每种数据的类型（如文本、数字、日期）、格式和存储位置，并了解其收集方式。
识别数据质量问题 (Identifying Data Quality Issues)
在盘点过程中，需识别现有数据的质量问题。这可能包括：重复 赌博数据库 记录、缺失值、格式不一致、数据过期、拼写错误、信息冲突（如同一客户有多个不同联系方式）等。通过数据画像工具和人工检查，详细记录这些问题。
数据清洗与标准化 (Data Cleaning and Standardization)
重复数据删除与合并 (Duplicate Data Deletion and Merging)
重复数据是常见的数据质量问题。清洗 数据库营销如何优化客户生命周期管理 的第一步就是识别并删除或合并重复记录。这需要建立明确的匹配规则（如基于姓名+邮箱+电话号码进行匹配）。合并时，需确保保留最完整、最准确的客户信息。
格式统一与数据校准 (Format Unification and Data Calibration)
数据标准化旨在统一不同来源数据 电话带领 的格式和表达方式。例如，将所有电话号码统一为国际标准格式，将地址标准化为统一的邮政编码格式，将日期统一为 YYYY-MM-DD 格式。同时，进行数据校准，纠正拼写错误、信息错误等，确保数据的一致性和准确性。