准确：没有不一致或错误。
完整：包括完整愿景所需的所有变量。
清理和组织数据
数据从一开始就很少是完美的。通过数据清理等数据管理实践，组织可以确保信息的准确性和一致性。例如，更新客户联系信息可确保客户相关数据的可靠性。数据清理还包括删除重复项、更正错误和填充缺失值，以便数据真正做好分析的准备。
第三步：分析数据以获得有用的信息
探索数据中的模式
探索性数据分析 (EDA) 是调查数据以发现趋势、关系和机会的过程。在 AED 期间，团队通常使用：
可视化：表格、图表和仪表板使数据栩栩如生并使趋势易于理解。
例如，在搜索引擎优化中，关键字随时间变化的表现图表可 希腊 手机号码 以突出显示持续产生流量的术语，从而指导内容规划决策。
高级分析可更深入地挖掘信息
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初步扫描后，高级分析可以揭示更深入的见解：
预测分析：使用历史数据预测未来趋势，例如预测客户购买行为。