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对于任何一个数据统计和分析者来说，数据的来源有很多，例如公司的数据库（包括使用SQL等语句查询的数据或者公司业务数据平台的数据等）、同事提供的数据、网站爬取的数据、从外部购买的数据等等 。
对于任何数据源的准确性 ， 都要保持一定的怀疑态度，因为数据源的准确性是后续一切工作的基石，包括后续的数据处理、模型构建、关键决策都是建立在最初的数据源之上的 。如果说数据源本身有问题，那么后续的一切都是有待商榷的，或者都是错误的 。
数据源出问题的原因有很多，针对不同渠道的数据，出问题的原因也不尽相同，例如零售新旧业务系统升级的时候 ， 系统与系统之间没有衔接好 ， 对于终端实际的使用人员没有进行及时和全面的培训，都有可能会造成数据的重复和缺失 。同事在汇总数据时，将同一份数据进行了重复汇总，或者在复制粘贴的时候行列错位，例如将实际成交价格和原始吊牌价格颠倒 。
所以在数据处理之前，要对收到的数据做核查，而核查就要确定核查优先级和核查标准 。数据可能有很多，核查的优先级就是优先对核心指标进行核查，例如零售中的单日流水、折扣、成交笔数、客单价等 。再有就是找到核查标准 ， 能够去检验当前的数据准确性，这个核查标准主要就是历史数据和业务认知 。历史数据 ， 例如同期的数据、上周或者上月的数据，也可以直接查看同比和环比的结果来观察数据波动 。业务认知，在不看数据之前已经知晓已有的业务决策，例如同样是节假日，两年的活动不同，一年是打折促销，一年是赠送礼品，或者同期过季产品很多，做了大量过季产品的处理，导致核心指标变化较大 。
将已有的业务认知和历史数据相结合，才能对数据做出更精准的判断 。再有就是一些细节上的观察，例如文字描述和图片数据不符 。同样，我们在为他人提供数据之前，也要为提供的数据把好关 ， 因为那不止会影响后续的一些列工作，还有我们自身的价值体现以及他人对我们的信任感 。
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