从业多年，在数据准确性上摔过不少跟斗，总结了一些切实有效的方法，能够帮你尽可能的规避错误，确保数据的准确性，分享给大家
对数据上游的管理虽然看上去，数据分析师是掌握数据资源的人，但从数据的生产流程来看，数据分析师其实位于数据的下游，数据需要至少先经过采集环节、清洗环节、存储环节才能被数据分析师拿到，甚至有的体量特别大的数据，他的调取和处理环节也不能被数据分析师控制。所以，想要最终做出的数据不出错，那就要先确保我们的数据上游是准确的。
虽然数据上游一般是由其他业务或技术人员负责，但数据分析师也可以通过提需求或生产过程参与的方式，对数据上游进行管理：
设立数据“安检站”“大包小包过机安检”只要你坐过北京的地铁，相信这句话一定耳熟能详，为了确保所有旅客不把易燃易爆等危险品带入地铁内危及他人安全，地铁在每个进站口设置安检站对所有过往人员物品进行检查。虽然避免数据错误的最主要方法就是检查，但全流程无休止的数据检查显然是费时费力且效率低的，我们其实也可以在数据流入流出的关键节点设立“安检站”，只在这个时候进行数据检查。
一般我会在这些地方设立“安检站”：
几种行之有效的检查方法：
确保数据准确的几个日常习惯除了上述成体系的错误规避手段外，几个日常的好习惯也可以让我们尽可能的离错误远一点：
以上，是确保数据准确的大致经验总结，几句最关键的话再重复唠叨一下：
数据处理的准确性校验一直是个难题，是否存在一些针对据处理准确性的通用做法呢？
下面是一些对于数据进行计算处理后，保证数据准确性的个人实践：
对于大部分数据来说，数据处理可以分为以下 五个步骤 ：
1.数据采集；2.数据传输（实时/批量）；3.数据建模/存储；4.数据计算/分析；5.数据可视化展示/挖掘
针对上面五点分别展开介绍：
一、数据采集
通常数据处理之前会有数据采集的过程，数据采集会涉及到多数据来源，每中数据来源由于格式等不一致，需要特殊处理。
1.针对不通的数据源，需要做到每个数据源获取 数据能够独立。
2.采集过程需要监控，传输之前如有条件，可以做到本地有备份数据，便于异常查找时进行数据比对。
二、数据传输（实时/批量）
数据源本地已经做到有备份的情况下，对于传输异常的时候，需要 支持重试 ，存储端需要支持去重。
三、数据建模/存储
数据存储可以针对结果集合进行冗余分类存储，便于数据进行比对,针对存储需要进行副本备份，同时数据可以考虑按生效记录进行叠加存储，支持回溯 历史 的存储结构进行存储。
四、数据计算/分析/挖掘
数据进行计算，分析的时候需要进行步骤分解，便于准确性的分析和统计
1.计算之前，支持测算，同时支持数据进行分批计算，需要能导出本批次清单基础数据（例如人员或者id），便于数据核对。
2.计算之中，支持快速少量指定的典型数据测算，支持选择，是否存储参与计算过程的全部的中间变量。
3.计算之后，可以选择，支持导出本次计算过程中的所有参与变量和中间变量参数，可以线下根据数据列表对应的参数，进行计算，从而进行数据准确性的核对。
计算过程中，支持针对有问题的数据ID进行染色，染色后的数据，所有的中间过程变量全部进行打印输出。
五、数据可视化展示
可视化挖掘过程，需要主要前台图形化界面的数据量