方法
数据来源。同一个数据，有很多种来源。有些可能来自于埋点平台，有些来自于服务端记录，甚至还有些来自于人工记录。这些数据可能存在微弱的区别，使用的时候需要统一一个来来自源，不要盲目拼接，这样很容易出错。
数据内容。排除虚假数据：有的时候，不是所有数据都是真实可信的数据。一些竞争对手可能会恶意刷数据，导致没法正常分析。也有可能出于一些功能测试的考虑，会设置一些虚假流量数据。在进行数据分析的时候，要留意这些虚假值，不要因为他们的存在影响分析判断。
数据加工过程。谨慎对待人工处理：但凡涉及人的环节，都很容易出错。比如复杂的excel处理，大量的数据问卷采集工作等等。在实践工作里，但凡能让机器处理的，就都尽可能交给机器。自动化的报卷破衣台慢红加工远比人工处理来得放心，也更容易批量处理。如果一定要人处理，也可以通过一些模板、格式要求，来限定人们的输入范围，避免离谱的错误，和后期的纠正成本。
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