特别是在实体解析的意义上

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雇用数千人来梳理您的数据并手动检查两条记录是否相同是可行的。可行吗？绝对不。您需要考虑使用基于现代 ML 的方法来完成简单的工作，而让宝贵的人力时间花在困难的工作上。 结论 公共部门在其影响的规模和范围以及为其服务的公民提供价值的职责方面是独一无二的。在此类大型组织的环境中，微小的变化可能会产生巨大的影响。在这篇文章中，我们介绍了作为一般概念的实体解析的内容、方式和原因，并且在 1 月份，我们将与国家数据创新中心、Microsoft Azure 和司法部合作举办一个支持研讨会分析服务团队使用Splink 的实际示例，一种由司法部开发并在全球公共和私营部门使用的开源实体解析工具。本次研讨会将向英国公共部门的数据从业者开放 - 请继续关注本系列的更多信息和后续博客。

流失评分的产品数据创建各种指标来识别可能流失的帐户（例如：活跃用户、活跃产品、上次登录等）。此数据可帮助客户成功团队确定帐户优先级以避免流失。相 美国手机数据列表 关联系人活动（例如最近的电子邮件、最近的会议、最近的冷电话）同步到各个 Salesforce 联系人。这在他们所有的上市活动之间创造了凝聚力。 如何在 Databricks 上启动反向 ETL 您可以立即启动 Census rETL。使用上面的销售示例，方法如下。 第连接到 Census 要建立连接，您需要服务器主机名、端 集群的访问令牌。选择运行 L集群。您可以在以下两个文档中找到所需的凭据： 获取集群的连接详细信息 生成个人访问令牌 输入访问令牌后，您需要通过从配置参数添加到集群。



集群 如果尚未创建CENSUS架构请通过运行以下命令创建它： 人口普查模式 如果您在连接到 Databricks 时需要帮助或遇到任何问题，请查看此文档（或直接向我们求助）。 第 2 步：连接到目标 SaaS 应用程序 此示例使用 HubSpot 作为服务目标。 连接到服务目的地通常只需要您的登录凭据，因此请按所示输入这些凭据。 连接后，您就可以开始有趣的部分了：对数据建模。 第 3 步：对 数据建模使用来自 Databricks 的数据创建模型。在这个例子中，我们正在创建一个“线索分数”来确定哪些线索是销售团队外呼工作的最高优先级。您可以在此处了解有关 API 功能着我们继续投资于使 ML 更快、更简单的方法，我们很高兴看到客户如何改进他们的工作流程，并期待找到更多方法来帮助团队实现他们的 ML 目标。