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Idealerweise sollten Datenqualitätsmaßnahmen – z. B. Dubletten-Erkennung – direkt bei der Dateneingabe Erfolgen
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Herausforderung: Schlechte Daten sorgen für fehlerhafte Analysen, eine falsche Kundenansprache und Umsatzeinbußen. Gelingt es, die Datenqualität zu verbessern, sind die positiven Effekte sofort spürbar. Bevor man tiefer in die Datenanalyse einsteigt, ist es daher wichtig, die Kundendaten genauer kennenzulernen.

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So funktioniert‘s: Schauen Sie sich die Wertebereiche aller Datenfelder an.

Beispielsweise das erste und letzte Kaufdatum, jüngstes und ältestes Alter. Dieser erste Blick ist die Basis für alle weiteren Analysen. Achten Sie dabei auf Inkonsistenzen, Ausreißer und sonstige Anomalien und nutzen Sie visuelle Werkzeuge wie Cubes oder Histogramme. So fallen diese direkt auf.

Der experimentelle und spielerische Umgang mit den Daten wird Ihnen helfen, die Qualität zu verbessern.

Am besten wiederholen Sie diesen Vorgang immer wieder.Selbst dann, wenn Sie der Meinung sind, bereits an alles gedacht zu haben.

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