blueconic G2 ട്രെഷർ ഡാറ്റ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ്

ഒരൊറ്റ ഉപഭോക്താവിനെ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡാറ്റ ഏകീകരിക്കുന്നു viewബ്ലൂകോണിക് പോലെയുള്ള ഒരു ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന്റെ (സിഡിപി) ഏറ്റവും നിർണായകമായ കഴിവാണ് അടിസ്ഥാനപരവും വാദിക്കാവുന്നതും.

നിങ്ങളുടെ സമ്പൂർണ്ണവും ചലനാത്മകവുമായ ഉപഭോക്താവിനെ സൃഷ്ടിക്കുന്നു View

വ്യക്തികളുമായി ഫലപ്രദമായി ഇടപഴകുന്നതിന്, ഒരു വ്യക്തിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഐഡന്റിറ്റിയുടെ എല്ലാ മാനങ്ങളും കമ്പനികൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഓരോന്നിനും തനതായ മാർഗമുള്ള സൈൽഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഈ വിവരങ്ങളുടെ തത്സമയമാണ് പ്രശ്നം.

സമഗ്രവും ഏകവുമായ ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ സൃഷ്ടിക്കാൻ view, ബ്ലൂകോണിക് ഈ വിഘടിത ഐഡന്റിഫയറുകൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നു —അനുബന്ധ ഐഡന്റിറ്റിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾക്കൊപ്പം (ഉദാ. ബ്രൗസിംഗ് സ്വഭാവം, സമ്മത നില, ഇടപാട് ചരിത്രം, ജിയോലൊക്കേഷൻ) — ആ ഡാറ്റ സ്ഥിരമായ, വ്യക്തിഗത തലത്തിലുള്ള പ്രോയിൽ സംഭരിക്കുന്നു.fileഅത് തത്സമയം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.

മറ്റ് സിഡിപികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ബ്ലൂകോണിക് പ്രോfileകൾ മൂന്ന് പ്രധാന വഴികളിൽ അദ്വിതീയമാണ്:

1. പ്രൊഫfileഅറിയപ്പെടുന്ന വ്യക്തികൾക്കും അജ്ഞാതർക്കും വേണ്ടി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, തുടർന്ന് ഏതെങ്കിലും അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അവയുടെ ഏതെങ്കിലും സംയോജനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ലയിപ്പിക്കാം.
2. പ്രൊഫfileഏത് ചാനലിൽ ഉടനീളം നിലവിലുണ്ട്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളിടത്തോളം നിലനിൽക്കും.
3. പ്രൊഫfileനിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിലെ മറ്റേതെങ്കിലും സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിന്ന് (ഉദാ. CRM, ഇമെയിൽ സിസ്റ്റം) പിൻവലിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ടെക്‌നോളജി സ്റ്റാക്കിലേക്ക് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പങ്കിടാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

ബ്ലൂകോണിക്കിന്റെ പ്രോfile ലയിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയ

1. ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ: ഇവിടെയാണ് ലോഗിൻ നാമം, ഇമെയിൽ വിലാസം, ഉപഭോക്തൃ ഐഡി അല്ലെങ്കിൽ ഫോൺ നമ്പർ എന്നിവ പോലെ ശരിയാണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാവുന്ന ഒന്നോ അതിലധികമോ അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയറുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഐഡന്റിറ്റികൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നത്. ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് പൊരുത്തങ്ങൾ കൂടുതൽ കൃത്യമാണെങ്കിലും ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉയർന്ന പരിധി ആവശ്യമാണ്.
2. പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ: ഇവിടെയാണ് രണ്ട് ഉപഭോക്തൃ റെക്കോർഡുകൾ ഒരേ വ്യക്തിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഐഡന്റിറ്റികൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നത്. "അവ്യക്തമായ" പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ഒരു പ്രോയുടെ മൂല്യമുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകൾക്ക് മുകളിൽ ഉപയോഗിക്കാം.file പ്രോപ്പർട്ടി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല (ഉദാ. ടൈപ്പിംഗ് പിശക് കാരണം) ഓരോ സമീപനത്തിനും അതിന്റേതായ ലക്ഷ്യമുണ്ട്, എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കും എന്നതിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ പരിഗണിക്കണം. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രണ്ട് സാങ്കേതികതകളും അവയുടെ ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗ കേസുകളും നമുക്ക് സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാം.

ബ്ലൂകോണിക്സിന്റെ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് മാച്ചിംഗ് കഴിവുകൾ

മിക്ക ബ്ലൂകോണിക് ഉപഭോക്താക്കളും ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് പ്രോ ഉപയോഗിക്കുന്നുfile ലയിപ്പിക്കുന്ന രീതികൾ, അതായത് രണ്ട് പ്രൊഫഷണലുകൾ പങ്കിടുന്ന ഒരു സ്ഥിരീകരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റ പോയിന്റെങ്കിലും ഉണ്ടായിരിക്കണംfileഅവരെ ലയിപ്പിക്കാൻ എസ്. ഉദാampപൊതുവായ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് ലയന നിയമങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഇമെയിൽ വിലാസം ഒന്നുതന്നെയാണ്
• കസ്റ്റമർ ഐഡിയും സമാനമാണ്
• ഫോൺ നമ്പർ ഒന്നുതന്നെയാണ്, പേര് ഒന്നുതന്നെയാണ്, വിലാസവും ഒന്നുതന്നെയാണ്
• ജനനത്തീയതി ഒന്നുതന്നെയാണ്, പേര് ഒന്നുതന്നെയാണ്, വിലാസവും ഒന്നുതന്നെയാണ്

അതിനാൽ, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഐഡന്റിഫയറുകൾ സന്ദർശക പ്രോയെ അദ്വിതീയമായി തിരിച്ചറിയാൻ സാധ്യതയുള്ളവയാണ് എന്നത് പ്രധാനമാണ്fileഒരേ വ്യക്തിയുടേതാണ്.

പ്രൊഫfile ബ്ലൂകോണിക്കിൽ ലയിക്കുന്നു

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ബ്ലൂകോണിക് നിങ്ങളെ എളുപ്പത്തിൽ നിർവ്വചിക്കാനും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രോ സൃഷ്ടിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നുfile UI ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ, ഈ പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഒരു "അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയർ" ആയി അടയാളപ്പെടുത്തുക, അതുവഴി രണ്ടോ അതിലധികമോ പ്രോ എപ്പോഴാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കാനാകുംfileകൾ ലയിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

പ്രോ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് പുറമേfile അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയറുകളായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ, ഓരോ പ്രോയ്ക്കും ഏകീകൃതവും സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നതുമായ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും കഴിയുംfile നിങ്ങളുടെ ബ്ലൂകോണിക് ഡാറ്റാബേസിൽ. പ്രോയുടെ എണ്ണത്തിന് പരിധിയില്ലfile നിങ്ങൾക്ക് ചേർക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ, അതിൽ മൊത്തം സന്ദർശനങ്ങളുടെയും പേജിന്റെയും എണ്ണം ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം views, IP വിലാസം, പെരുമാറ്റ സ്കോറുകൾ, സമയ മേഖല എന്നിവയും മറ്റും നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.

ഈ ഇഷ്‌ടാനുസൃത “ലയന നിയമങ്ങളുടെ” പിന്നിലെ യുക്തി ബ്ലൂകോണിക് ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസിലും എളുപ്പത്തിൽ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാനാകും. ഇത് ബ്ലൂകോണിക്കിനെ മറ്റ് പല ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്‌തമാക്കുന്നു, ഇത് ഒരു ലയന തന്ത്രം വിന്യസിക്കുമ്പോൾ ഡെവലപ്പർക്ക് മാത്രമുള്ള അല്ലെങ്കിൽ ബ്ലാക്ക് ബോക്‌സ് മാത്രമുള്ള സമീപനത്തിലേക്ക് നിങ്ങളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.

ഒരൊറ്റ പ്രോയുടെ മൂല്യം എന്തുചെയ്യണമെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത ലയന നിയമങ്ങളും നിങ്ങൾക്ക് സ്ഥാപിക്കാനാകുംfile ഒന്നിലധികം പ്രോ ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രോപ്പർട്ടിfileകൾ ലയിപ്പിക്കുക. ഉദാample, ഉപഭോക്തൃ താൽപ്പര്യങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ലയിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ ആ ലിസ്റ്റുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കും, അതേസമയം നിങ്ങൾ വാങ്ങലുകൾക്കായി മൂല്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് സംഭരിക്കുകയും ഒരു യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ ഏറ്റെടുക്കൽ തീയതി മാത്രം സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ കസ്റ്റമൈസേഷൻ ഏകീകൃത പ്രോയുടെ പ്രയോജനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുfile നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു view നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനായി ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഉപഭോക്താവിന്റെ. മാത്രമല്ല, ഒരു പൊരുത്തത്തിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കപ്പെടുമ്പോൾ തന്നെ ലയനം സംഭവിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഒരു വ്യക്തി നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡുമായി ഇടപഴകുമ്പോൾ സിസ്റ്റത്തിന് എല്ലായ്‌പ്പോഴും അവരെക്കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചയുണ്ട്.

മെർജ് സ്ട്രാറ്റജി Exampലെസ്

എപ്പോൾ രണ്ട് പ്രോfiles ലയനം, രണ്ടും പ്രോfileകൾ സൂക്ഷിക്കുന്നു (സാധാരണയായി, ഏറ്റവും പുതിയ പ്രോfile സജീവ പ്രോ ആയി മാറുന്നുfile; പഴയ പ്രോfile നിഷ്ക്രിയമാകുന്നു). പ്രോയുടെ മൂല്യങ്ങൾfile പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഇരുവരും പങ്കിട്ടുfileആ പ്രോപ്പർട്ടിക്ക് നിയുക്തമാക്കിയിട്ടുള്ള ലയന തന്ത്രം അനുസരിച്ച് കൾ ഓരോന്നായി ലയിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും പ്രോfile മുമ്പ് നിലവിലില്ലാത്ത പ്രോപ്പർട്ടികളും അവയുടെ മൂല്യങ്ങളും പുതിയ പ്രോയിലേക്ക് ചേർക്കുന്നുfile. പ്രോയെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ ഞങ്ങളുടെ വീഡിയോ കാണുകfile ബ്ലൂകോണിക്കിൽ ലയിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷനും ശുദ്ധീകരണവും

ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ നിരക്കും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ബ്ലൂകോണിക് ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളും (ഉദാ. ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ, ഫോൺ നമ്പറുകൾ, പേരുകൾ, തെരുവ് വിലാസങ്ങൾ മുതലായവ) പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.

ഈ ഡാറ്റ പ്രോസസറുകൾ പ്ലഗ് ചെയ്യാവുന്ന ഘടകങ്ങളാണ്, അത് പ്രോ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് പൊതുവായ ഡാറ്റാ ശുചിത്വവും പരിവർത്തന പ്രക്രിയകളും പ്രയോഗിക്കുന്നുfile ഡാറ്റ ശരിയായി സാധൂകരിക്കുകയും ശരിയാക്കുകയും സാധാരണവൽക്കരിക്കുകയും ശുദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമെയിൽ-ക്ലീനിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസർ ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങളിലെ സാധാരണ ടൈപ്പിംഗ് തെറ്റുകൾ തിരുത്താൻ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ്, അതേസമയം നാമം-നോർമലൈസേഷൻ ഡാറ്റാ പ്രൊസസർ ഒരു നോർമലൈസ്ഡ് ഫുൾ നെയിം സൃഷ്ടിക്കാൻ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ്.

BlueConic-ൽ ഇതിനകം സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ബ്ലൂകോണിക്, പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ് ഡാറ്റ എന്നിവയിലേക്ക് ഇമ്പോർട്ടുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുകൾ പ്രീ-പ്രോസസ്സ് ഡാറ്റയിലേക്ക് കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ്.

ബ്ലൂകോണിക് ഡാറ്റ പ്രൊസസറുകളെക്കുറിച്ച് ഇവിടെ കൂടുതലറിയുക.

ബ്ലൂകോണിക്കിന്റെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് (ഫസി) പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകൾ

AI വർക്ക്‌ബെഞ്ചിലെ പ്രത്യേക പൈത്തൺ കോഡ് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകളും ബ്ലൂകോണിക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് അൽപ്പം വ്യത്യസ്തമായ പ്രോ എപ്പോഴാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.fileയഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരേ ഉപയോക്താവിന്റെതാണ്. ലളിതവും എന്നാൽ സാധാരണവുമായ ഒരു മുൻample of a probabilistic match എന്നിടത്താണ് രണ്ട് പ്രോfileപേരുകൾക്ക് ഒരേ പേരുകളും പേരുകളും ഉണ്ട്, പക്ഷേ അവരുടെ ഫോൺ നമ്പറുകൾ ഒരു അക്കത്തിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഒരുപക്ഷേ അക്ഷരത്തെറ്റായിരിക്കാം. ധാരാളം ഡാറ്റാ എൻട്രികൾ സ്വമേധയാ ചെയ്യുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഈ പ്രവർത്തനം ഉപയോഗപ്രദമാകും (ഉദാ. സ്റ്റോർ ക്ലർക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കോൾസെന്റർ ഓപ്പറേറ്റർമാർ), ഇത് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ വിവരങ്ങൾ സ്വയം നൽകുന്നതിനെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ ഡാറ്റ-എൻട്രി പിശകുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ഞങ്ങളുടെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ എഡിറ്റ് ദൂരത്തിന്റെ Damerau Levenshtein അളവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മൂല്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സമാനത അളക്കുന്നു, ഇത് ഒരു വാക്കോ അക്കമോ മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റാൻ ആവശ്യമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണമാണ്. ഇല്ലാതാക്കലുകൾ, ഉൾപ്പെടുത്തലുകൾ, ഒരൊറ്റ പ്രതീകത്തിന്റെ പകരക്കാർ, അല്ലെങ്കിൽ അടുത്തുള്ള രണ്ട് പ്രതീകങ്ങളുടെ സ്ഥാനമാറ്റം എന്നിവയ്ക്കായി ഈ അളവ് 1 വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഉദാample, “Jennifer”, “Jenifer” എന്നിവയ്ക്ക് 1 (ഒരു “n” ഇല്ലാതാക്കൽ) എഡിറ്റ് ദൂരം ഉണ്ട്, അതുപോലെ “Michael” ഉം “Micheal” ഉം (“ea” എന്നതിന് തൊട്ടടുത്തുള്ള “ae” അക്ഷരങ്ങൾ മാറ്റുന്നു). രണ്ട് മൂല്യങ്ങൾ ഒരേപോലെ ആയിരിക്കുമ്പോൾ, എഡിറ്റ് ദൂരം 0 ആണ്. (ക്യാപിറ്റലൈസേഷനുകളും ഹൈഫനുകളും പ്രത്യേക പ്രതീകങ്ങളും എഡിറ്റ് ദൂരത്തിന് സംഭാവന നൽകുന്നില്ല എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.) സിംസ്പെൽ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, ബ്ലൂകോണിക് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിന് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് മൂല്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും. മറ്റൊരു മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് അനുവദനീയമായ എഡിറ്റ് ദൂരത്തിനുള്ളിൽ. ബ്ലൂകോണിക് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ബ്ലൂകോണിക് യുഐയിലെ നോട്ട്ബുക്ക് എഡിറ്റർ വഴി മോഡലിന്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത എളുപ്പത്തിൽ മാറ്റാനോ ഞങ്ങളുടെ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മാച്ചിംഗ് ലോജിക്കിന് മുകളിൽ അധിക പ്രവർത്തനം ചേർക്കാനോ കഴിയും. ഉദാampലെ, നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും:

• പ്രോയുടെ എണ്ണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു സ്കോർ സൃഷ്ടിക്കുകfile രണ്ട് പ്രോകൾക്കിടയിൽ ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്ന പ്രോപ്പർട്ടി മൂല്യങ്ങൾfiles, പ്രോ മാത്രം ലയിപ്പിക്കുകfileസ്കോർ ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കവിഞ്ഞാൽ
• പേരുകൾക്കോ ​​വിലാസങ്ങൾക്കോ ​​വേണ്ടി അധിക നോർമലൈസേഷൻ നിയമങ്ങൾ ചേർക്കുക
• നൽകിയിരിക്കുന്ന പേര് എത്രത്തോളം സാധാരണമാണെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ സെൻസസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക, രണ്ട് പ്രോകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് കൂടി കണക്കിലെടുക്കുകfiles
• ഒരു നിശ്ചിത തപാൽ കോഡിൽ എത്ര പേർ താമസിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ സെൻസസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക, രണ്ട് പ്രൊഫഷണലുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് കണക്കിലെടുക്കുകfiles

തെറ്റായ മത്സരങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു

പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും തെറ്റായ പൊരുത്തങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും, ഉപഭോക്താക്കളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളും പരിമിതികളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ശരിയായ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ വ്യക്തമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ അവരെ സഹായിക്കുന്നു.

1. എഡിറ്റ് ദൂരം 1 ആയി പരിമിതപ്പെടുത്തുക: സാധാരണ പ്രോfile പ്രോപ്പർട്ടി മൂല്യങ്ങൾ പലപ്പോഴും പരസ്പരം കുറച്ച് എഡിറ്റുകൾ മാത്രം അകലെയാണ്, അതിനാൽ തെറ്റായ പൊരുത്തങ്ങളുടെ എണ്ണം (അതുപോലെ നോട്ട്ബുക്കിന്റെ റൺടൈം)  അനുവദനീയമായ ഉയർന്ന എഡിറ്റ് ദൂരങ്ങൾക്കൊപ്പം  അതിവേഗത്തിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു.
2. ഒരു പ്രോപ്പർട്ടിയെങ്കിലും നേരിട്ട് പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക: ഒന്നോ അതിലധികമോ പ്രോ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നുfile കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ കൂടുതൽ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഉദാampLe:
   1. ആദ്യ നാമം 1 എഡിറ്റ് ദൂരത്തിനുള്ളിലാണ്; അവസാന പേരും ഫോൺ നമ്പറും കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു
   2. അവസാന നാമം 1 എഡിറ്റ് ദൂരത്തിനുള്ളിലാണ്; ആദ്യ പേരും ഫോൺ നമ്പറും കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു
3. ഏറ്റവും വൈവിധ്യമാർന്ന ഒരു വസ്തുവെങ്കിലും ഉൾപ്പെടുത്തുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ (അതായത്, ഫോൺ നമ്പർ, ഇമെയിൽ വിലാസം) വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങളുള്ള, വളരെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഒരു വസ്തുവെങ്കിലും ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഉദാample, യുഎസിൽ 40,000 ജോൺ സ്മിത്തുകൾ ഉണ്ടെന്ന് പറയാം, അവരിൽ 48 വയസ്സ് പ്രായമുള്ള നൂറുകണക്കിന് ജോൺ സ്മിത്ത്മാരുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു അക്കത്തിൽ വ്യത്യാസമുള്ള ഫോൺ നമ്പറുള്ള 48 വയസ്സുള്ള രണ്ട് ജോൺ സ്മിത്തുകളെ ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, അവന്റെ ഫോൺ നമ്പർ ഒരിക്കൽ തെറ്റായി ടൈപ്പ് ചെയ്‌ത അതേ വ്യക്തിയെയാണ് ഞങ്ങൾ നോക്കുന്നത്, കൃത്യവും സാധ്യതയുള്ളതുമായ ഒരു പൊരുത്തം ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയിരിക്കാം.
   
   നോട്ട്ബുക്ക് പാരാമീറ്ററുകൾ

ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പൊരുത്തങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും തെറ്റായ പൊരുത്തങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും ബ്ലൂകോണിക് അതിന്റേതായ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മാച്ച് നിയമങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ നിയമങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പ്രൊഫfileമത്സരങ്ങളുള്ള ങ്ങൾ അവയുടെ പൊരുത്തങ്ങളുടെ എണ്ണം അനുസരിച്ച് റാങ്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. പ്രൊഫfile ഏറ്റവും കൂടുതൽ മത്സരങ്ങൾക്കൊപ്പം ഒന്നാമതെത്തുന്നു. എ, ബി, സി എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ, ബിയും സിയും എയുമായി മാത്രം പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ, ബിയും സിയും അപ്രത്യക്ഷമാവുകയും എ അവയുടെ ഡാറ്റയാൽ സമ്പുഷ്ടമാവുകയും ചെയ്യും. കാരണം, എയ്ക്ക് രണ്ട് മത്സരങ്ങളാണുള്ളത്, അതേസമയം ബിക്കും സിക്കും ഓരോ പൊരുത്തം മാത്രമാണുള്ളത്.
• പൊരുത്തക്കേടുകൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു. മുമ്പത്തെ മുൻനിർമ്മാണംample, D, B, C എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ (എന്നാൽ A അല്ല), അത് B, C എന്നിവ എയിലേക്ക് ലയിപ്പിക്കുന്നതുമായി വൈരുദ്ധ്യമുണ്ടാകും. D യുടെ പൊരുത്തങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ നിന്ന് B, C എന്നിവ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഇത് തടയുന്നു (A യെ റാങ്കിംഗിൽ ഉയർന്നതായി കണക്കാക്കുക. ആദ്യ നിയമം).
• ആദ്യ റൂൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷവും അവശേഷിക്കുന്ന ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പൊരുത്തങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും നീക്കംചെയ്യുന്നത് മുമ്പത്തെ നിയമം ഉറപ്പാക്കുന്നു. E F-യുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, F E-യുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം. ഈ പൊരുത്തങ്ങളിലൊന്ന് എപ്പോഴും നീക്കം ചെയ്യപ്പെടും.
• ഈ നിയമങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യമായ പൊരുത്തങ്ങൾ ലയിപ്പിച്ചതായി ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ നിരവധി പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തങ്ങളും. ഒരു ശൃംഖല സൃഷ്ടിക്കുമെന്ന് ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്ന പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തങ്ങൾ മാത്രം (D, exampമുകളിൽ) ലയിപ്പിച്ചിട്ടില്ല.

മാനുവൽ റണ്ണുകൾ മോഡലിന്റെ എക്സിക്യൂഷനും സമയവും കൂടുതൽ വിശദമായി നിരീക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നോട്ട്ബുക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ആവർത്തന ഷെഡ്യൂൾ സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും.

പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മാച്ചിംഗ് ഔട്ട്‌പുട്ടുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് നിയമങ്ങൾ ലയിപ്പിക്കുക 

മാനുവൽ, ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത റണ്ണുകൾക്ക്, പ്രോയുടെ എണ്ണംfiles, കൃത്യമായ പൊരുത്തങ്ങൾ, നിർണ്ണായക പൊരുത്തങ്ങൾ എന്നിവ ഔട്ട്പുട്ടിലും ലോഗിലും പ്രദർശിപ്പിക്കും. പ്രോയ്ക്കുള്ള മത്സരങ്ങൾfileരേഖകൾ ഒരേ വ്യക്തിയുടേതായിരിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന അനുബന്ധ മാച്ച് സ്‌കോറിനൊപ്പം ലയിപ്പിക്കാത്തവയും പ്രദർശിപ്പിക്കും.

പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡൽ ലോഗ്

ഉപസംഹാരം

ഐഡന്റിറ്റി റെസല്യൂഷനോടുള്ള ബ്ലൂകോണിക്സിന്റെ ശക്തവും സങ്കീർണ്ണവുമായ സമീപനം ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സ്ഥിരവും ഏകീകൃതവുമായ കസ്റ്റമർ പ്രോയിലേക്ക് ആക്‌സസ് ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.fileസമഗ്രവും കൃത്യവും എല്ലായ്‌പ്പോഴും കാലികവുമാണ്. മറ്റ് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഞങ്ങളുടെ ഐഡന്റിറ്റി റെസല്യൂഷൻ കഴിവുകൾ ഞങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ സമാനതകളില്ലാത്തതാണ്:

• വഴക്കം: ബ്ലൂകോണിക് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് അല്ലെങ്കിൽ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തപ്പെടുത്തലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടതില്ല. ചില പൊരുത്തങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു നിർണ്ണായക സമീപനത്തോടെ ആരംഭിക്കുക, തുടർന്ന് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആ സന്ദർഭങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകfile പ്രോപ്പർട്ടി മൂല്യങ്ങൾ അല്പം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
• കോൺഫിഗറബിളിറ്റി: BlueConic-ന്റെ വിപുലമായ കോൺഫിഗറേഷൻ ഓപ്‌ഷനുകൾ നിങ്ങളുടെ ഐഡന്റിറ്റികൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു. നിങ്ങളുടെ തനത് ഐഡന്റിഫയറുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുക, നിയമങ്ങൾ ലയിപ്പിക്കുക, ഉപനിയമങ്ങൾ, പാരാമീറ്ററുകൾ, നോട്ട്ബുക്ക് കോഡ് എന്നിവയും നിങ്ങളുടെ തനതായ ബിസിനസ്സ്, ഡാറ്റ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി - എല്ലാം ഞങ്ങളുടെ എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന UI-ൽ നിന്ന്.
• സുതാര്യത: ഹാർഡ്-കോഡഡ്, "ബ്ലാക്ക്-ബോക്സ്" സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ബ്ലൂകോണിക്കിന്റെ "വൈറ്റ്-ബോക്സ്" സമീപനം നിങ്ങൾക്ക് പൊരുത്തങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്ന വിധം പൂർണ്ണ സുതാര്യത ഉറപ്പാക്കുകയും പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ എളുപ്പത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസിന്റെ ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുക.

നന്ദി

പ്രമാണങ്ങൾ / വിഭവങ്ങൾ

blueconic G2 ട്രഷർ ഡാറ്റ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം [pdf] ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് G2 ട്രെഷർ ഡാറ്റ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, G2, ട്രഷർ ഡാറ്റ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, ഡാറ്റ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം, പ്ലാറ്റ്ഫോം

റഫറൻസുകൾ

• ഉപയോക്തൃ മാനുവൽ