اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تشخیص و حذف داده‌های تکراری مشتری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص و حذف داده‌های تکراری مشتری

موضوع کلی: مدیریت و حکمرانی جامع داده‌های سازمانی

موضوع میانی: مدیریت داده های مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. جایگاه تشخیص تکرار در چرخه مدیریت داده مشتری
• 2. اهداف کسب‌وکاری و شاخص‌های موفقیت حذف تکرار
• 3. انواع تکرار: دقیق، تقریبی، پنهان و چنددامنه‌ای
• 4. پیامدهای داده تکراری در فروش، بازاریابی، خدمات و گزارش‌گیری
• 5. منابع ایجاد تکرار در CRM، وب‌سایت، اپلیکیشن و کانال‌های فروش
• 6. تعریف مشتری، حساب، تماس و رابطه در مدل داده مشتری
• 7. شناسه‌های طبیعی، جایگزین و کسب‌وکاری برای مشتریان
• 8. ابعاد کیفیت داده در ارزیابی تکرار مشتری
• 9. تفاوت پاک‌سازی، استانداردسازی، تطبیق و ادغام داده
• 10. نقش MDM و رکورد طلایی در حذف تکرار مشتری
• 11. نقش‌ها و مسئولیت‌های حکمرانی داده در فرایند تکرارزدایی
• 12. سیاست‌ها، ضوابط و چارچوب تصمیم‌گیری برای ادغام یا حذف
• 13. الزامات حریم خصوصی، امنیت و نگهداری داده مشتری
• 14. شناسایی و مستندسازی منابع داده مشتری
• 15. پروفایل‌سازی داده و کشف الگوهای تکرار
• 16. تحلیل فراوانی، مقدارهای تهی و ناسازگاری‌ها
• 17. پاک‌سازی نویز، کاراکترها و قالب‌های نادرست
• 18. استانداردسازی نام، نام خانوادگی و عناوین اشخاص
• 19. بخش‌بندی و تفسیر نام‌ها در داده‌های فارسی و لاتین
• 20. همسان‌سازی پیشوندها، پسوندها، مخفف‌ها و القاب
• 21. نرمال‌سازی متن، حروف، نیم‌فاصله و آوانگاری
• 22. تطبیق آوایی و فازی در نام‌های فارسی
• 23. تبدیل و همسان‌سازی نام‌های فارسی و انگلیسی
• 24. استانداردسازی شماره تلفن، موبایل و کد کشور
• 25. اعتبارسنجی و تطبیق نشانی ایمیل
• 26. پاک‌سازی و همسان‌سازی کد ملی و سایر شناسه‌های رسمی
• 27. استانداردسازی نشانی پستی، کد پستی و موقعیت جغرافیایی
• 28. مدیریت تاریخ تولد، جنسیت و ویژگی‌های جمعیت‌شناختی
• 29. تفکیک مشتری حقوقی، حقیقی و ارتباط حساب‌ها
• 30. شناسایی تکرار در اطلاعات تماس، سازمان و روابط مشتری
• 31. تطبیق قطعی بر اساس شناسه‌ها و قوانین کسب‌وکاری
• 32. تطبیق قانون‌محور با ترکیب چند فیلد
• 33. تطبیق فازی و محاسبه شباهت میان رکوردها
• 34. امتیازدهی تطبیق و تعیین آستانه تصمیم
• 35. تطبیق احتمالاتی و مدل‌های آماری
• 36. یادگیری ماشینی نظارت‌شده برای تشخیص تکرار
• 37. خوشه‌بندی و روش‌های بدون ناظر در کشف تکرار
• 38. تطبیق مبتنی بر گراف و تحلیل ارتباط میان موجودیت‌ها
• 39. کاهش فضای جست‌وجو با مسدودسازی
• 40. طراحی کلیدهای مسدودسازی برای داده‌های بزرگ
• 41. مدیریت نام‌های مشترک، خانواده‌ها و مشتریان سازمانی
• 42. برخورد با داده‌های ناقص، متناقض و قدیمی
• 43. تشخیص تکرار چندکاناله و میان‌سامانه‌ای
• 44. تشخیص تکرار بلادرنگ در مقابل پردازش دسته‌ای
• 45. ارزیابی دقت، فراخوانی و نرخ خطای مدل تطبیق
• 46. ساخت مجموعه داده برچسب‌خورده برای آموزش و آزمون
• 47. تحلیل خطاهای مثبت کاذب و منفی کاذب
• 48. نمونه‌برداری، بازبینی انسانی و کنترل کیفیت نتایج
• 49. معماری خط لوله تشخیص و حذف داده تکراری
• 50. یکپارچه‌سازی تطبیق رکورد با ETL و ELT
• 51. اتصال فرایند تکرارزدایی به MDM، CRM و انباره داده
• 52. تطبیق در دریاچه داده و محیط‌های ابری
• 53. طراحی صف بازبینی و گردش کار تایید انسانی
• 54. مدیریت استثناها و تصمیم‌های مردود در تکرارزدایی
• 55. تعیین رکورد بازمانده و ساخت رکورد طلایی مشتری
• 56. قوانین بقا برای انتخاب مقدار معتبر از رکوردهای تکراری
• 57. حل تعارض میان داده‌های تماس، ترجیحات و وضعیت مشتری
• 58. ادغام تاریخچه تعاملات، تراکنش‌ها و رویدادهای مشتری
• 59. حفظ روابط، مجوزها، قراردادها و داده‌های وابسته هنگام ادغام
• 60. راهبردهای ادغام، غیرفعال‌سازی و حذف فیزیکی رکوردها
• 61. حفظ یکپارچگی ارجاعی در پایگاه داده و سامانه‌های مقصد
• 62. ثبت خط سیر داده، نسخه‌بندی و شواهد تصمیم
• 63. پشتیبان‌گیری، بازیابی و امکان بازگشت پس از حذف
• 64. کنترل دسترسی، ممیزی و حفاظت از داده‌های حساس مشتری
• 65. رعایت رضایت، حق فراموشی و دوره نگهداری قانونی
• 66. اجرای پایلوت، تعیین دامنه و انتخاب نمونه نماینده
• 67. اولویت‌بندی موارد پرتکرار و پرریسک برای حذف
• 68. خودکارسازی زمان‌بندی، اعلان و تکرار فرایند تکرارزدایی
• 69. پایش نرخ تکرار، کیفیت ادغام و عملکرد خط لوله
• 70. مدیریت تغییر داده و اجرای دوباره تکرارزدایی
• 71. بهینه‌سازی کارایی، مقیاس‌پذیری و هزینه پردازش
• 72. آزمون واحد، آزمون رگرسیون و اعتبارسنجی قوانین تطبیق
• 73. معیارهای انتخاب ابزار تجاری یا متن‌باز تکرارزدایی
• 74. مستندسازی قوانین، فرض‌ها، نتایج و مسئولیت‌ها
• 75. اشتباهات رایج و الگوهای نادرست در حذف داده تکراری
• 76. طراحی برنامه عملیاتی پایدار برای کیفیت داده مشتری