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数据营销平台

数据清洗系列

　　从数据中提取有用的信息，可以通过数据挖掘的方法来实现，但前提是数据必须具有正确性（Correctness）、一致性（Consistency）、完整性（Completeness）和可靠性（Reliability），而目前的现存数据库或数据仓库中的数据普遍存在很多的问题。主要表现为：错误、不规范、空值、重复、失效等。这样的数据被定义为脏的数据，这些脏数据可能带来如数据质量不高、决策制定失败甚至于错误等等。

　　因此，针对脏数据的有效处理是进行数据挖掘，尤其是辅助决策的必要步骤。

　　慧渔数据清洗工具可以针对数据库全字段进行有效的数据清洗，也可针对单一的手机、Email、地址等字段进行匹配和纠错，保证数据的质量。

　　一般分为结构级和实例级两种清洗类型，通过对脏数据的改造或清除，保证进入数据仓库的数据是有效的，一致的和清洁的。

　　结构级清洗规则：

• 统一的数据模式（包括数据类型）定义。
• 统一的完整性约束定义。
• 统一的安全性约束定义。
• 统一的函数依赖要求定义。

　　实例级清洗规则：可以通过在SSIS中设置数据有效值检验机制与重复值检查机制。

• 分析脏数据。
• 定义转换规则。
• 评估与验证。
  

互动发送平台

1. 分布式邮件服务器群，确保稳定与高效的同时规避拒收的风险。
2. 系统规则周期性更新，以适应最新的邮箱技术和模式。
3. 邮件分析系统，以最新的规则鉴别邮件标题和内容的安全性，避免进入垃圾箱。

• 灵活的数据库管理，CRM导入导出功能。
• 自动过滤非法和重复数据。
• 可自定义的数据分类方式。
• 个性化邮件内容发送方案。
• 邮件安全性检测。
• 收件箱感应功能。
• 邮件内容web浏览和退订页面。
• 定时发送设置。
• 周密的测试过程。
• 邮件状态跟踪与统计（发送、到达、打开、点击、回复、转发）。
• 发送报告模板。

数据采集系统

　　数据类型：

• 企业用户：企业的网站都有非常详细的联系方式；还有很多企业，会主动到一些B2B性质的网站上留下自己的公司信息，以便他人能主动与自己联系。
• 个人用户：在各种社区和论坛，个人用户为了标识自己或者期望与他人联系，也会主动留下自己的联系方式。

　　数据特点：

• 字段单一：特别是个人用户，留下的联系方式可能更为简单，以Email地址和IM为主；同时价格成本也相对较低；
• 分类性详实：根据数据得来的源可以非常详尽、准确的对人群进行分类（参见数据来源）；
• 鲜活可靠：所有数据在网络活动的、真实的。

　　数据来源：

　　企业网站数据：通过开放目录，挑选相应分类，然后对分类下网站进行数据抓取。

　　例如：通过Business > Marketing and Advertising >  Market Research分类，直接进入其下的500家网站进行抓取，这次抓取的数据结果，我们即在数据库定义为Market Research分类。

　　B2B网站数据：根据客户定位寻找适合的B2B网站，并根据B2B网站的分类方式进行数据抓取。

　　个人数据：个人数据的抓取更为简单、准确和鲜活。

　　以某化妆品牌客户为例，挑选多个与客户品牌相吻合女性网站和论坛，进行数据抓取的同时还可配合部分论坛推广，以达到更好效果。

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