客户大数据高质量评价与衡量地原则与方法
大数据分析项目成功的五项基本原则
Shankar：大数据分析项目成功的五项基本原则Posted on 2013年05月29日by admin in 数据行业, 行业资讯with 暂无评论大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。
根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、ActiveArchive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。
近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验(服务过的客户包括HomeDepot、BestBuy、可口可乐、宝洁等)，提出了成功实施大数据业务分析项目的五项基本原则。
一、定义范围。
每家企业都面临业务增长和降低成本挑战，领导层需要清楚哪些是紧迫问题，然后IT专家能够聚焦在几个关键领域，通过数据分析查找问题根源，例如某条产品线的销售业绩为何下滑。
一旦敲定数据分析的问题对象，就可以为数据分析项目制定量化的业务目标，例如未来6-12个月将客户投诉降低2%，利润提高3%或者返券率降低5%等。
二、找到合适的推手。
大数据分析项目需要一个同时能跟企业高管和技术管理者进行有效沟通，又能够在多个业务部门之间协调的善于沟通的项目领导者或者说推手，能够在控制和沟通分析成果方面扮演重要角色。
目前按大多数企业都迫切需要这样的分析带头人。
三、不要做完美主义者。
不要等数据仓库一切完美后才开始数据分析。
快速启动，先做一些概念验证类的仙姑，在3-6个月内评估初始结果，很多企业都认为只有“万数俱备”才可开始数据分析，这是不对的。
在正确的道路上尝试学习并应用小的概念比数据仓库就绪前的瞎猜要更好。
四、平衡速度与准确性。
很多公司过去十年花费大量财力人力建设数据仓库却未看到任何收益。
要知道，一个大型数据仓库项目往往需要一年后才能生成用户可用的报告。
线上评价方案
线上评价方案引言在现代社会中，评价是一种常见的行为，用于评估和判断各种事物或行为的质量。
随着互联网和信息技术的快速发展，线上评价的重要性也日益凸显。
线上评价方案的设计和运营对于企业、机构和个人来说都具有重要意义。
本文将介绍线上评价方案的基本原则和步骤，以及一些常见的线上评价工具和平台。
一、线上评价的基本原则1.客观性和公正性在线评价需要确保客观性和公正性，避免出现主观偏见或不正当的评价。
评价者应该根据客观事实和准确数据进行评价，不应该受到个人情感、利益关系或其他不正当因素的影响。
2.多维度评价在线评价应该从多个角度对被评价对象进行评价，综合考虑各个方面的因素，包括质量、服务、性能、用户体验等。
只有综合考虑各个因素才能给出全面准确的评价结果。
3.及时性和实时性在线评价应该具有及时性和实时性，能够及时地反映被评价对象当前的情况和表现。
及时的评价可以提供有价值的参考和决策依据，对于用户和相关方来说都具有重要意义。
二、线上评价的步骤1.确定评价对象和目标在设计线上评价方案之前，首先需要确定评价的对象和目标。
评价对象可以是产品、服务、企业、个人等。
目标可以是提高产品质量，提升用户满意度，增加市场份额等。
2.选择合适的评价指标和评价标准根据评价的对象和目标，选择合适的评价指标和评价标准。
评价指标可以是产品的性能指标、服务的质量指标、企业的经营指标等。
评价标准可以是行业标准、用户需求等。
3.设计评价问卷或调查表根据选择的评价指标和评价标准，设计评价问卷或调查表。
评价问卷或调查表应该简洁明了，包括相关的选项和开放性问题。
同时，要考虑到用户的使用体验，提供方便易用的界面和操作。
4.收集和分析评价数据通过线上渠道，如网站、应用程序或社交媒体等，收集评价数据。
评价数据可以包括用户的评价和建议。
对于大量的评价数据，需要进行合理的分析和总结，提取有价值的信息和观点。
5.作出改进和优化根据评价数据的分析结果，作出相应的改进和优化。
企业数据质量管理核心要素和技术原则
企业数据质量管理核⼼要素和技术原则主要⼤纲：1. 数据质量管理的三个要素2. 数据质量管理的技术关键点3. 数据质量管理实战“⼗三五”，规划提出了国家的⼤数据战略，指出了企业实现以数字化驱动业务发展，实现数据开放共享，创新业务发展的新思路。
现阶段⼤中型企业已经开始了数据化运营的实践。
在这个环境和趋势中，数据是得以实现整个规划布局的前提。
在将数据作为资产的前提下，企业的运营需要准确的、完整的、及时的、⾼价值、⾼质量的数据。
⼀、数据质量管理的三个要素数据是企业数字化转型的核⼼要素，企业的决策者根据数据背后所反映出来的现象或趋势。
分析并洞察出其背后有价值的信息，进⽽在决策和⾏动中，赢得先机，做出正确的判断。
企业产品⽣产过程中数字化能⼒已经逐步取代传统的产品制作模式，以⽣产男式西装为主红领集团为例，⽤户在⼿机APP上下单之后，测量师会到你家⾥做定式测量，然后在版型库⾥做⾃动设计，⾃动排产之后就能⽣产使⽤了。
整个过程都是基于⾼质量的数据驱动的，数据质量成为业务的⽣命线。
在企业数字化转型的进程中，数据的质量成为了⼀个制约因素。
数据能发挥价值的⼤⼩依赖于其数据的质量的⾼低，⾼质量的数据是企业业务能⼒的基础。
但劣质的数据还不如没有数据依据经验的进⾏决策，通过错误的数据分析出的结果会带来灾难。
数据质量问题产⽣的原因有很多⽅⾯，⽐如在技术、管理、流程⽅⾯都会碰到。
企业要在把这些⽅⾯的数据质量问题都管控到，监控好，才能从整体上提⾼质量今天我们先谈⼀下在技术领域中该注意哪些。
在技术问题域中要提⾼数据质量⽔平，数据的梳理、数据规范以及数据⽣命周期是三个关键的要素。
我们先来看数据梳理，数据梳理有两个⽬的：摸清楚企业当前有哪些数据，分别在什么地⽅，表现形态是什么样⼦的，是哪些业务部门使⽤，哪些技术部门⽀撑，它能为数据质量提升提供⼀个全⾯的数据现状参考。
理清楚企业当下数据的分类以及分类之间的关系，进⽽知道哪些数据是基础数据，哪些是由基础数据组装成的衍⽣数据，明确了这些也就找到了提升数据质量⽔平的突破点。
大数据时代的数据质量管理
大数据时代的数据质量管理在大数据时代，数据质量管理变得尤为重要。
数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以提高数据的价值和可信度。
本文将从数据质量的定义、数据质量管理的重要性、数据质量管理的原则和方法以及数据质量管理的挑战等方面进行详细阐述。
一、数据质量的定义数据质量是指数据的适用性和可信度。
适用性是指数据能够满足特定的使用需求，包括数据的正确性、完整性、一致性和准确性等方面；可信度是指数据的可靠性和可信度，包括数据的来源、采集过程、处理过程和存储过程等方面。
二、数据质量管理的重要性1. 提高决策的准确性：数据质量管理能够确保决策所依赖的数据是准确、完整和可靠的，从而提高决策的准确性和可信度。
2. 提高业务流程的效率：数据质量管理能够减少数据错误和重复工作，提高业务流程的效率和效益。
3. 降低风险和成本：数据质量管理能够减少数据错误和不一致性带来的风险，降低业务成本和损失。
4. 提升客户满意度：数据质量管理能够确保客户所获得的数据是准确、完整和可靠的，提升客户的满意度和忠诚度。
三、数据质量管理的原则1. 数据质量管理的责任原则：数据质量管理是全员参与的责任，每个人都应该对数据质量负责。
2. 数据质量管理的全过程原则：数据质量管理应该贯穿数据的整个生命周期，包括数据的采集、处理、存储和使用等环节。
3. 数据质量管理的持续改进原则：数据质量管理应该是一个持续改进的过程，通过不断的监控和评估，提高数据质量管理的效果和效益。
四、数据质量管理的方法1. 数据质量评估：通过对数据进行评估，了解数据的质量状况，包括数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。
2. 数据质量监控：通过对数据进行监控，及时发现数据错误和不一致性，采取相应的纠正措施。
3. 数据质量改进：通过对数据质量问题的分析和处理，采取相应的改进措施，提高数据的质量和价值。
4. 数据质量培训：通过对员工进行数据质量培训，提高员工的数据质量意识和能力，确保数据质量管理的有效实施。
大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)
大数据分析报告大数据分析方案（优秀3篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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证券公司数字化转型价值评价体系建设研究
证券公司数字化转型价值评价体系建设研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 研究内容与方法 (5)二、证券公司数字化转型概述 (5)2.1 数字化转型的定义与特征 (6)2.2 证券公司数字化转型的动因 (8)2.3 证券公司数字化转型框架与关键要素 (9)三、证券公司数字化转型价值评价体系构建 (11)3.1 评价体系构建的原则与方法 (12)3.2 评价指标体系设计 (13)3.2.1 盈利能力指标 (14)3.2.2 客户服务指标 (15)3.2.3 风险管理指标 (17)3.2.4 内部运营指标 (18)3.2.5 创新能力指标 (19)3.3 评价方法与模型选择 (21)3.3.1 指标权重确定 (22)3.3.2 评价方法选择 (23)3.3.3 模型验证与优化 (25)四、证券公司数字化转型价值评价实证分析 (25)4.1 评价样本选择与数据来源 (27)4.2 实证分析过程与结果 (28)4.2.1 评价得分情况 (29)4.2.2 评价结果讨论 (30)4.3 与传统评价方法的比较分析 (32)五、结论与建议 (33)5.1 研究结论总结 (34)5.2 对证券公司的建议 (35)5.2.1 加强数字化转型战略规划 (37)5.2.2 提升数据治理与应用能力 (38)5.2.3 强化创新能力与科技赋能 (39)5.3 研究局限与未来展望 (40)一、内容概要随着科技的不断发展和金融市场的日益成熟，证券公司数字化转型已成为行业发展的必然趋势。
本研究旨在构建一套适用于证券公司数字化转型价值评价体系，以期为证券公司提供有针对性的数字化转型策略和方向。
本研究首先从理论层面分析了数字化转型的概念、内涵及其对证券公司的内在需求；接着从实践层面梳理了国内外证券公司数字化转型的成功案例和经验教训，为构建评价体系提供了有力支撑；结合证券公司的实际情况，构建了一套科学、合理的证券公司数字化转型价值评价体系，包括评价指标体系、权重分配方法和实施路径等方面。
《大数据企业服务能力评价体系》团体标准
《大数据企业服务能力评价体系》团体标准一、引言随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据企业服务已成为推动经济发展、提升社会治理水平的重要力量。
为了规范和提升大数据企业的服务能力，团体标准《大数据企业服务能力评价体系》应运而生。
该标准旨在构建一套科学、客观、可操作的评价体系，为大数据企业提升自身服务能力提供指导，同时为监管部门和用户选择合适的大数据企业提供参考。
二、制定背景大数据企业服务能力评价体系标准的制定，源于对大数据产业发展趋势的深刻洞察以及对企业提升自身服务水平的现实需求。
具体来说，该标准的制定背景包括：1.大数据产业快速发展，需要一套完善的评价体系以指导企业提升服务质量；2.用户对大数据服务的需求日益增长，需要一套科学的评价体系以选择合适的企业；3.监管部门需要一套有效的评价体系，以规范大数据企业的市场行为。
三、团体标准的核心内容1.评价体系构建原则在构建评价体系时，我们遵循科学性、客观性、可操作性和动态性的原则。
科学性是指评价体系应反映大数据企业服务的客观规律；客观性是指评价标准应公正、公平，不受主观因素干扰；可操作性是指评价体系应具备实际可行的操作流程；动态性是指评价体系应能适应市场环境的变化。
1.评价指标体系评价指标体系包括企业规模、技术能力、服务水平、行业声誉等几个方面。
其中，企业规模反映企业的经济实力和业务承载能力；技术能力反映企业的研发能力和技术创新能力；服务水平反映企业对用户需求的满足程度；行业声誉反映企业在行业内的知名度和美誉度。
1.评价方法评价方法采用综合评分法，即根据各项指标的实际数据，按照一定的权重进行计算得出总分。
评价结果分为五个等级，从高到低分别为：优秀、良好、中等、合格、不合格。
四、团体标准的实施效果《大数据企业服务能力评价体系》团体标准的实施，取得了显著的效果。
首先，它为大数据企业提升自身服务能力提供了指导，有助于企业更好地认识自身优势和不足，进而改进服务；其次，它为监管部门和用户选择合适的大数据企业提供了参考依据，有助于市场资源的优化配置；最后，它有助于规范大数据企业的市场行为，提升整个行业的服务水平。
信通院 大数据评测标准-概述说明以及解释
信通院大数据评测标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息技术日益发展的背景下，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
然而，由于大数据的特点和复杂性，评测大数据系统的性能和质量也变得尤为重要。
为此，信通院（中国信通院）制定了一套综合评测标准，旨在对大数据系统进行全面、客观、科学的评测和验证。
大数据评测是指通过一系列系统化的方法和工具，对大数据系统的功能、性能、可靠性、安全性等各方面进行检验和测评。
这项工作旨在为企业、政府和研究机构提供科学决策和参考，推动大数据技术的应用与创新。
信通院大数据评测标准是在对现有国内外相关研究和标准进行深入分析和比较的基础上，结合我国大数据产业发展的实际需求而制定的。
该标准包括了大数据系统的基本要求、评测指标、评测方法和评测流程等内容，具有较高的权威性和可操作性。
本文将详细介绍信通院大数据评测标准的概念、内容和应用，旨在帮助读者深入了解大数据评测的重要意义以及信通院标准在此领域中的地位和作用。
同时，本文还将对未来大数据评测的发展进行展望，探讨如何进一步完善评测标准，提高评测效率和准确性。
请继续阅读下文，以了解信通院大数据评测标准的全貌和其对于大数据产业发展的积极意义。
1.2文章结构文章结构的主要内容包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要是对整篇文章进行概述，简要介绍大数据评测标准的背景和意义，并给读者提供预期结果。
引言部分的目的是为了吸引读者的注意力，让读者了解文章的重要性和价值。
正文部分是文章的核心部分，是对信通院大数据评测标准的深入介绍。
正文部分主要包括以下内容：2.1 大数据评测概念：首先对大数据评测的概念进行解释和阐述，说明大数据评测的定义、目的和基本原则，为读者打下基础。
2.2 信通院大数据评测标准介绍：详细介绍信通院制定的大数据评测标准，包括标准的起源、制定的背景和过程。
同时，对标准的主要内容、关键指标和评测方法进行详细说明，以便读者了解该标准的具体内容和实施方式。
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客户数据质量评价的原则与方法admin 2013-10-12关于客户数据质量的困惑“什么样的客户数据质量是比较好的？”“为什么我们的客户数据看起来很不错，可是在进行营销时，客户接触率和营销效果确差强人意，与期望大相径庭？”在进行数据库营销的讨论和交流中，经常有人问到这样的问题。
这些问题反映出了很多在从事数据库营销或直复营销过程中的营销策划人员和运营管理人员经常面临的问题和困惑。
几乎所有的组织都需要数据，一些行业严重依赖于客户数据，如银行、电信、保险公司等。
毫无疑问，较差的数据质量给企业营销带来的损失非常巨大！试想一下，如果你的呼叫中心正在试图向非目标客户进行大规模营销活动，或是你的企业正向那些早已过期的邮寄地址寄出了数以万计的促销宣传资料。
这些给公司带来的损失有多少？不幸的是，这样的情况几乎经常发生，而企业的数据库营销策划人员也经常面临着数据选择和评价的挑战。
理解关于质量的涵义首先，让我们简单探讨一下“质量”的涵义。
在服务营销和服务管理中，通常将“质量”定义为：“满足不同客户的个性化需求的能力”。
这样的定义有着一定的主观特征，也就是说不同的企业会根据其对客户需求和竞争环境的理解，来定义其产品与服务的质量特征。
这可以用来解释为什么对于不同等级的客户提供的服务质量标准有所差异的原因，这也是为什么同样是提供点对点的航空运输服务，某些航空公司的服务质量和客户体验要好于其他一些竞争者的原因。
国际标准组织将质量定义为：“产品或服务所具备的满足明确或隐含需求能力的特征和特性的总和”。
这样的定义虽然更明确，但对于大多数的人来说，过于专业和抽象。
一个比较通俗且受到多数人认可的对质量的直观定义是“适合使用需求”。
这也是我们本文的一个主旨，没有质量绝对完美的数据，对于数据质量的评价也是要根据数据的使用需求来进行评价的。
只要能够适合使用的需求，我们就认为数据的质量是符合要求的。
企业也应当本着有取有舍的原则，选择那些为企业所能利用的数据。
了解了质量的定义，接下来就可以进入客户数据质量的评价话题了。
数据质量评价的基本原则评价数据质量有着一些通用的基本原则，这些原则在进行数据库营销或是数据分析时经常采用。
一般来说，以下六点是评价数据质量时的最主要的原则：1．正确性。
正确性主要是指数据的来源是否正确，数据的来源是否可以被证实。
不准确的客户数据产生的原因很多，有时是因为采集时的录入错误，也可能是在存贮或转换的过程出错，或是老化的数据没有更新或重新标定造成的错误。
不准确的数据的另外一种形式是由于应用系统中对数据域的误用，或者是由于与数据相关的定义不一致而导致了数据不是其所代表的含义。
2．完整性。
完整性是指客户数据要求记录的信息是否完整，是否没有缺失。
客户数据项缺失的原因可能是没有采集，或是缺失了。
数据缺失通常会造成错失营销机会、甚至导致营销决策错误。
数据不完整的另一个原因是要求的信息没有被识别出来，如通过件可以获知客户的性别和年龄。
3．一致性。
指数据在应用或维护时是否被一致的定义和理解，在不同的列表中，或是不同的使用人员应当对于列表的数据有着相同的认识，或是说同一列表中的同一数据项表达着相同的含义。
4．完备性。
指分析或营销所需要的数据信息是否都存在，不会因为某些信息项目缺失造成对营销或分析的影响。
5．有效性。
指数据是否在符合使用需求的可接受围，数据是否在符合使用需求的时间围采集或维护的。
不及时的和过时的数据都是无效的。
6．适用性。
指数据是否在时间上、空间上和容上符合企业营销活动的使用需求。
有时也指数据本身被获取、理解或使用的可能性。
高质量的数据具备以下的一些特征：1. 数据列表采集过程规，记录项目准确2.客户数据列表的记录项目完整，没有缺失的记录项3. 在客户数据列表中的字段项被统一的定义和解释，在整个数据库中保持一致4. 数据存贮的格式规，没有冗余字段或无效字段5.数据列表最近刚刚进行过清洗，而且数据的有效率和准确率较高数据质量为什么会变差数据总是不完美的。
客户数据是动态的，对于一个特定的客户来说，客户转换工作、搬家、变更联系方式等情况都会造成客户联络信息的变化。
企业数据同样也是如此，企业更名、搬迁、联系人变更、变更等等，都会造成企业数据的质量变化。
而在一些破产率较高的行业或是创业成长型企业，企业数据的更是经常发生变化。
进行数据抽样测试数据本身并没有在意义，数据仅描述了所发生事件的部分事实，并不提供对事件的判断或解释。
数据本身无法说明其自身是否重要或准确。
在大规模进行数据库营销或是营销分析之前一定进行数据样本的抽样测试，通过抽样测试的结果来判断数据的质量。
如何抽样？抽样比例是多少？这是在谈到数据抽样时经常被问到的问题。
通常都会建议企业根据列表的样本总量和重要程度，采用系统抽样的方式。
营销客户数据的哪些数据项是最关键的企业营销的目标客户主要包括消费者和企业客户两类。
客户信息一般包括三种类型：描述类信息，行为类信息和关联类信息。
直复营销用到的消费者信息主要是客户描述类信息中的联络信息和人口统计信息。
企业客户信息主要是企业联络信息和经济统计信息。
关键的信息就是那些在营销中或是客户分析中的关键信息。
比如，营销中的客户联系，直邮营销中的邮编和邮寄地址，在一些特定产品营销中用到的客户人口统计信息，如性别、年龄、收入、住所等等。
本文围绕客户数据列表最常用的一些字段项，如联系、邮寄地址、件等营销中常用的信息项，来简单说明客户数据质量判断的技巧。
方法一：客户数据列表的数量客户数据列表的数量是一个非常关键的质量评价指标，客户数据列表的规模大小经常能够反映出数据列表所有者的数据采集质量和维护水平。
能够定期维护庞大客户数据列表的服务商无疑是更有保证的，这不仅需要大量的人员和资金投入，而且同时也数据库营销专业能力的一种体现。
比如说，在一个拥有五十万汽车的大城市，一个只包含两万左右汽车拥有者的列表无疑只是其中的很小一部分，如果没有特定的汽车品牌型号或是购车时间等其他更有价值的信息，这样的列表的价值还是要打折扣的。
方法二：客户数据列表的采集方式了解客户数据列表的采集方式对于判断数据的质量有着重要的作用，有时客户自己填写的数据信息往往要比企业主动采集来的数据更准确，数据采集时的时间紧迫程度也是影响采集数据质量的一个原因。
对于一些只有注册成为会员，才能进入的注册会员记录来说，有些人为了加快的注册过程，经常填写与事实不符的信息，这些信息的可信度和准确性就有疑问。
一些街头采访或促销活动积累的客户数据，其准确性也经常达不到预期的质量。
调查得来的数据，前几项容的准确性往往要比最后几项的准确性更高。
我就见到过这样一个客户列表，列表中客户性别的数据项，统计发现共中的绝大部分客户的性别都为男性，事实上客户列表的男女比例是基本相当的，只是男性稍多些。
深入调查才发现，原来在信息采集时，系统默认的客户是男性，很多信息录入人员并没有对这一状态根据客户的真实性别进行更新，由此带来这一列表的这一字段基本不能反映客户的真实性别状态。
当针对某一特定性别的客户群体进行营销时，这样的数据列表无疑会带来很大的损失。
从分散的系统数据库中合并得来的客户数据有时会由于数据一致性的问题，带来大量的数据质量问题。
方法三：客户数据列表的分类信息前面提到过，客户数据列表的所有者对客户数据列表进行的分类越完善，数据列表的质量一般也越高。
真正有价值的客户数据会淹没在大量未经分类的数据列表中而难以识别和充分利用。
比如，一个将企业联系人列表在按行业、地区和规模分类后，再细分为企业决策人员、企业办公产品采购人员、IT负责人、财务负责人、人事负责人等，这样的列表明显会比一个汇总的企业联系人列表更有价值。
方法四：客户数据列表的采集时间了解数据的采集时间非常关键。
数据的质量是动态的，数据的质量每天都在下降。
一般来说，只建议选择那些在一年以采集的客户数据列表。
国外有统计显示，每个月有2%的客户信息过时，即每年有25%左右的客户信息会失效。
固定的升位信息和时间，固定局号的变更时间等，都可以作为数据采集时间的辅助判断标准。
方法五：掌握客户数据信息的时效性数据是有时效性。
随着时间的变经，数据也不断的失效和失真。
比如说，前一阵子媒体炒作的关于初生婴儿的数据，被一些婴儿产品或食品商利用来进行销售或直邮的情况，这些数据就有着明显的时效性。
再比如说一些家装公司，非常希望能够得到的直接数据就是那些刚刚买了新房，而且在交房的前期，这时也是最好家装产品销售时机。
这些数据在过了一定的时期后，其准确性可能仍是准确的，但是对于这些销售商来说，已经失去了价值。
方法六：有效利用固定联系的特征固定联系是最重要的营销信息之一，同时联系也包含着很多有价值的信息来辅助进行客户数据列表的质量判断。
比如，通过固定的局号和辅助的位置信息，可以大致判断出固定的所在区域位置。
通过固定码局号和列表数据的分布，也可以了解客户数据列表中客户的分布情况。
一般来说，在商务区或是经济发达区域的固定联系很可能意味着更多的商机。
方法七：有效利用移动联系的特征移动同样包含着很多丰富的信息，移动手机的号段不仅仅能够反映出客户移动的所属行政区域，同时也能够从一定程度上反映出该的在市场上出现的使用时间。
利用移动号段能够反应所属行政区域的特征，也可以对客户数据列表的客户地域分布进行分析和判断。
如果一个营销活动仅仅是针对本市的居民作为目标客户的营销活动，那么那些拥有异地手机的客户就不能做为有效的目标客户。
一些先进的外呼软件和系统已经具备的过滤功能，能够根据营销规则的设定有效的限制和筛选出符合营销要求的。
方法八：掌握件的规则中国公民的居民件包含着一些有价值的信息，如发证公安户政部门所属的行政区划代码、出生年月日、性别等信息。
比如应用件中行政区划代码就能很好的掌握客户数据列表中的客户发证时的属地，再结合客户数据列表的采集时间和地点，就能产生出很多有价值的信息来帮助判断列表的质量。
掌握件的规则也能够用来判断件的正确性和符合性，当需要利用件推算出客户的年龄和性别时，掌握这样的规则就显得更为重要。
通过件规划推算出来的信息也可以用来与客户数据列表中的已有数据项进行比对，也是进行客户数据列表采集质量判断的常用方法。
方法九：直邮列表的准确性直邮列表数据往往需要有准确的邮寄地址和客户名称，否则会极大的影响直邮的到达率和客户的阅读率。
一家房地产开发商，在2004年进行过这样一次直邮的促销活动，该开发商仅仅是选择了的一些入住率比较高的一些中高档楼盘，认为中高档楼盘的业主极有可能是二次置业的，样的方式寄出了直邮和楼盘的宣传材料。
由于根本没有准确的业主，就直接以“XXX楼XXX号敬业主收”的方式寄到了不同的小区的楼宇，甚至就连楼宇负责分发的人员都认为是垃圾信件，而懒得分发，放了一堆在楼宇入口，让业主根据需要自取。