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將數據轉化為洞察力的挑戰不在于數據的缺乏或數據的收集。如果您知道要衡量什么以及要問什么問題,那么許多優秀的解決方案都可以輕松地進行分析。真正的挑戰在于處理步驟:如何將大量原始數據消化成可用的形式。如果你想要有意義的洞察力,你必須掌握這四種關鍵的數據處理能力:數據清洗、規范化、分割、提取和關聯。讓我們更詳細地研究這些功能。

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要執行職位細分,您需要一個規則引擎和一組參考數據,其中包含職位關鍵字及其與職位級別和職位職能的映射。為達到高度準確,此參考數據所需要的內容涉及許多復雜的問題。因此,在細分數據時,最好尋找可以提供基礎參考數據并就如何為您的業務微調參考數據提供幫助的供應商或機構。
在建立了清理、規范化和分段的基本能力之后,您就可以發現非結構化數據的隱藏寶藏了。非結構化數據是諸如備忘錄、筆記、電子郵件線程、聊天腳本和文檔附件之類的數據。非結構化數據包含有價值的見解,但前提是您有辦法系統地從大海撈針中提取這些針。一個有力的例子是競爭情報。大多數 B2B 公司都試圖從銷售團隊收集有關每筆交易的競爭數據,但結果通常不可靠。但是,這些信息通常可以在機會記錄所附的注釋和備忘錄中輕松獲得。

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