在当今快节奏的营销环境中，数据可以成就或毁掉最好的营销活动。保持数据最新且正确是营销中的一大挑战，尤其是当您拥有旧的联系方式或错误的客户信息时。此类数据事故的后果并不小。它们的范围包括资源浪费、受众定位、营销预算和总体投资回报率方面错失的机会。数据清理是识别和纠正数据集中不正确或不一致信息的过程。这几乎不是科幻小说，但在人工智能时代它几乎可能是。
为什么要清理数据？
想象一下，您是一名营销人员，一直在通过各种联系表格、调查和在线互动努力收集客户数据。当您开始筛选这些数据以计划下一次大型营销活动时，遇到了一个障碍：一些客户电子邮件地址不完整，一些电话号码明显不正确，并且在很多情况下同一客户似乎有不同的条目。
使用这些部分且相互矛盾的混乱信息就像在黑暗中击中靶心一样。准确性是有效营销的命脉，使用现代方法清理数据可确保将正确的信息在正确的时间传达给正确的人。这是为了确保花在营销上的每一块钱都得到有效利用，瞄准真正的潜在客户，而不是追逐幽灵。
清理营销数据的人性化方法
多年来，营销团队一直依靠细致的手动检查来确保所有数据的准确性。人类非常擅长理解上下文和细微差别，这对于对相关且准确的数据的构成做出判断通常是必要的。
尽管这种人性化的接触很有价值，但可扩展性只是第一个挑战。随着大数据集的数量 呈指数级增长，无论团队多么熟练，都几乎不可能跟上。对数千条记录进行排序以查找错误、重复和不一致的情况可能非常耗时且乏味。
- 手动检查和排序：人类首先会手动检查数据，尝试识别明显的错误或矛盾，对电子表格进行排序，比较条目，并查找重复或不一致的内容。
- 使用基本软件工具：Excel等基本软件可以帮助对数据进行排序和组织。排序、过滤和条件格式等功能可以帮助识别差异。
- 应用主观判断：与人工智能不同，人类可以利用自己的判断和经验来推断可能存在错误或异常的情况。这可能涉及根据上下文对最可能的准确信息进行有根据的猜测。
- 时间和资源限制：鉴于任务的艰巨性，人类受到时间和资源的限制。这意味着任何个人只能清理一部分数据，重点关注可能影响其营销工作的最关键元素。
由于数据质量差而导致的常见问题
瞄准广泛的细分市场：
当数据不完整或不可靠时，营销人员通常最终会瞄准更广泛的客户群体，而不是特定的利基市场。这种方法不使用前馈神经网络来提高精度，因此会降低活动的有效性。
个性化精度较低：
个性化营销工作可能不太精确，因为用于定制消息的数据可能包含不准确之处。这就是集成人工神经网络原理可以提高准确性的地方。
错误风险增加：
通过人工数据清理，一些错误被漏掉的可能性更高，包括针对一个广告片段的优惠最终出现在另一个广告片段的收件箱中。
保守派运动：
由于数据准确性的不确定性，活动可能会更加保守，以避免潜在的失误，可能会错过本可以通过更清晰的数据识别的大胆机会。
AI技术在数据清洗中的应用
手动数据清理很容易出现人为错误。疲劳、分心以及人类无法完美准确地执行重复性任务的简单事实总会导致错误。即使是最勤奋的团队也可能会忽视错误或做出不正确的更改，尤其是在处理大量数据时。
在这些领域，人类的努力不仅效率低下，而且不必要：随着使用自然语言处理、极其复杂的模式识别等技术的专家系统的出现，以及越来越多的解决问题的新方法，人工智能工具正在重新定义可能性。 。
人工智能研究工具，尤其是那些使用深度学习和神经网络的工具，非常适合重复性和基于规则的任务：识别和删除重复记录、标准化数据格式或根据公共数据库验证联系信息对于人工智能来说都是非常容易的事情。
与可能需要培训和时间来适应新类型数据或数据结构变化的人类团队不同，这些系统可以快速调整。这是由神经网络中的隐藏层加速的，使它们能够轻松地理解和适应新的数据类型或变化。
目前人工智能在数据清洗方面的应用：
错误检测和纠正：
生成式人工智能算法擅长发现和解决数据集中的矛盾：不正确的条目、重复或过时的信息。通过将用于物体识别的计算机视觉和机器学习分析大量数据的强大能力相结合，这些系统可以快速扫描大量不同的信息以查明并纠正错误。
想知道更疯狂的事情吗？人工智能工具可以使用训练数据来自学编程语言！想象一下，有了自我修复的计算机系统，我们可以去哪里！
数据标准化：
人工智能有助于规范来自许多不同来源的数据，使其保持一致的格式——这是物联网 (IoT) 环境中的一个关键方面。这在合并来自不同部门或平台的数据集时特别有用，但未来还会有更多功能。想象一下，当人工智能研究人员真正完美破解人类语音识别时，我们可以实现下一层模式识别。
异常检测：
使用高级分析，人工智能可以检测可能表明错误或欺诈活动的异常值或异常数据模式。它的应用范围广泛，从安全监控到利用无差错的医疗保健信息进行正确的医疗诊断。
预测分析：
智能机器可以根据数据模式预测未来趋势，帮助营销人员以符合市场走势的方式清理和准备数据……有时甚至还没有发生。您已经在谷歌搜索中看到了它，只需等待专有技术会发生什么。
新数字营销人员入门
利用人工智能工具来提高您的潜在客户评分
首先使用基本的人工智能驱动的数据清理工具。许多 CRM（客户关系管理）系统现在都配备了内置的人工智能技术，结合了计算机科学原理和数据管理的形式推理。
了解您的数据
熟悉您的企业收集的数据类型。了解您拥有的输入数据是了解如何最好地清理它的第一步。
利用基于云的平台
云服务通常提供人工智能驱动的数据管理工具，这些工具更易于访问且需要的技术专业知识较少。Google Cloud 和 AWS（亚马逊网络服务）等平台提供用户友好的界面。
从小规模开始
从小型数据集和简单的人工智能应用程序开始。随着您变得更加适应并看到好处，您可以扩大人工智能系统在数据清理中的使用。
经常问的问题
什么是人工智能（AI）？
人工智能 (AI) 涉及计算机系统的开发，这些计算机系统可以执行通常需要人类智能的任务，例如语音识别、解决问题、决策和模式检测。这一研究领域植根于艾伦·图灵（著名逻辑理论家，可以说是人工智能之父）等先驱者的早期工作，涵盖了从自动驾驶汽车/自动驾驶汽车、人工智能驱动的运筹学、使用循环网络来允许完美地通过图灵测试的智能等等。
通过利用这些巨大的技术进步，企业可以实现流程自动化、从数据中获取洞察、使用图像识别、模式匹配等来提高效率并做出更好的决策。
人工智能真的是智能吗？
人工智能技术在学习、解决问题和适应新信息方面表现出令人印象深刻的能力，但它目前并不像我们想象的那样智能。在其看似自发的反应的表面之下，始终存在着人类的影响力来指导其过程和局限性。
人工智能能否取代人类的智力和决策能力？
目前来看，人工智能绝对不能取代人类的智能或决策。就其开发通用人工智能的能力而言，如果我们想让人工智能更像人脑，前面的路还很长。它需要诸如自我意识之类的东西，知道它的存在以及它在大局中做什么，而不是仅仅孤立地执行特定任务。但谁知道呢：有一天，人工智能系统可能会成为运行我们联邦政府的第一台计算机！
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