专用存储为数据选择

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例如，MM/DD/YYYY）、大小写以及在所有数据中写入地址的方法。清晰的命名为您的数据文件和类别选择易于理解的名称。避免诸如“spreadsheet1.csv”之类的模糊标题！一个中心位置，例如基于云的系统，这样每个人都知道在哪里可以找到数据。设定规则：一致性是关键 3. 清洁人员：擦洗和擦亮 现在是有趣的部分（好吧，也许）！卷起袖子，解决这些任务：查找重复项 现有工具可以识别联系人或公司的重复条目 - 合并或删除它们！修复发生拼写错误，但“John Doe”与系统中的“John Doe”不匹配的错误。


检查拼写错误和错误信息。填补空白 丢失的数据 德国 whatsapp 资源 就像丢失的袜子一样 - 烦人！尽可能尝试填补空白，但有时删除不完整的记录可能会更好。 4. 保持新鲜：这不仅仅是一次性的事情随着时间的推移，数据会变得混乱，就像你的衣柜一样。将这些习惯融入您的工作流程中： 输入规则 从源头防止不良数据！培训您的团队正确输入数据，并考虑使用标记错误的表格。


定期检查 安排时间检查数据质量 - 将其视为季节性整理。研究表明，定期进行数据质量实践的公司收入增长了 66%。正确的工具如果您的数据量很大，请投资数据清理软件。就像拥有清洁电动工具一样！保持新鲜感：这不仅仅是一次性的事情真正的胜利：查看您组织的数据的实际应用干净的数据可以带来令人惊奇的事情：激光聚焦营销根据干净的数据以激光精度细分您的受众，以便正确的人看到正确的信息。