کتاب تشخیص و حذف دادههای تکراری مشتری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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
تگ‌ها:
CRM
Customer Data Quality
Data Deduplication
Entity Resolution
Master Data Management
MDM
پاک‌سازی داده
تطبیق رکورد
حذف داده تکراری
حکمرانی داده
داده مشتری
کیفیت داده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.