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Pulirò e abbinerò il tuo database di donatori, alumni o membri usando fuzzy matching
Esperto di web scraping e data cleaning in Python Veloce, Pulito, Consegna rapida
Trasformo dati disordinati e difficili da raggiungere in file puliti e strutturati che puoi davvero usare — in fretta.
Dal 2021, aiuto le aziende a estrarre dati dai siti web, a pulire fogli di calco...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Stoppa di perdere donatori, alumni e membri perché il tuo database è pieno di duplicati e nomi sbagliati. Uso fuzzy matching avanzato (RapidFuzz + Pandas) per unire record che Excel e CRM spesso non gestiscono bene, come soprannomi, nomi da nubile, nomi da sposata, errori di battitura e formattazioni incoerenti.
Questo servizio è pensato appositamente per organizzazioni no profit, università, associazioni e gruppi di membri. Unisco i record dei donatori tra anni/eventi, pulisco le directory degli alumni e deduplico le liste dei membri in modo che le tue campagne, richieste e spedizioni arrivino alle persone giuste.
Ciò che sistemerò:
- Bill vs William, Judy vs Judith, Bob vs Robert (soprannomi)
- Nomi da nubile e da sposata, cognomi con trattino
- Errori di battitura, iniziali mancanti, lettere trasposte
- Duplicati provenienti da sistemi diversi (Raisers Edge, Blackbaud, Excel, Google Sheets)
- Liste di donatori pluriennali, registri di partecipanti a riunioni, liste di membri inattivi
Tu mi invii i tuoi file disordinati. Ti restituisco un file master perfettamente abbinato e deduplicato, con un rapporto di audit sui duplicati. Hai dati puliti pronti per l'importazione nel tuo fondo annuale, campagna di capitale, gala degli alumni o rinnovo dei membri.
Nessun login richiesto. I tuoi dati sono confidenziali.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi abbinare i record se il mio database ha nomi da nubile e da sposata per la stessa persona?
Sì. Creo regole di abbinamento personalizzate che collegano nomi da nubile e da sposata usando logica fuzzy, così “Susan Jones” e “Susan Smith (née Jones)” vengono uniti correttamente. Gestisco anche i cognomi con trattino.
E se la mia lista di donatori usa “Bob” e l'entry nel CRM dice “Robert”?
Utilizzo una libreria di risoluzione dei soprannomi più un punteggio fuzzy per identificare che “Bob” e “Robert” con cognomi e email/indirizzi corrispondenti sono la stessa persona, poi li unisco in un record master.
Abbiamo due sistemi separati—Raiser’s Edge e una lista di eventi in Excel. Puoi combinarli e abbinarli?
Assolutamente. Carica tutti i file. Li unirò in una tabella master, deduplicando tra sistemi, e ti restituirò un file unico e pulito con una mappa di provenienza dei record.
I nostri dati sui donatori sono confidenziali?
I tuoi dati vengono usati solo per il lavoro di abbinamento e vengono eliminati definitivamente dopo la consegna. Sono disponibile a firmare un NDA standard o un accordo di trattamento dati prima che tu ordini.
