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数据的准确性无非就是两个方面：1、数据源本身准确无误；2、使用数据源的逻辑准确无误1、对于数据源本身质量，由于数据分析师接触到的数据基本上是经过了数据清洗、数仓建模之后的数据，换言之，已经是加工后的数据，已经处于数据链的下游，所以数据准确性更多的是数仓层面保证，数据分析师要做的就是根据自己的业务sense对数据做核验，发现数据中是否有异常数据2、对于计算逻辑，还可以分为数据表逻辑和清洗规则了解，以及自己算的指标准确性，具体来说：1)要清楚所用数据表的逻辑和清洗规则，保证取了对的数据；2)要保证自己的计算逻辑无误，比如数据是否可累加，保证自己算对了指标。
一般除了高引的文章也不会那么容易被发现。发生这种情况，小编建议作者最好联系杂志社编辑或是审稿写论文的数据如何来？是先有数据，还是先有题目。你可以看看国内论文，很多数据都挺离谱计算机硕士论文编数据被发现怎么办？计算机硕士论文编数据，也就是数据造假。如果论文数据的计算机硕士论文编数据容易查出来吗？硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等计算机硕士论文编数据会很严重吗？若是碰到了内行的老师，一眼就能看出来。但若是老师都不懂论文校稿过程中发现数据错误怎么办？按照科学研究的规范程序，应该是这样的顺序查看更多内容。
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如果自己造的数据都能发表在核心期刊，那核心也太水了吧
弄完终于很多数据表格，我认为这些数据还是有可信度的，因为如果要写论文的这些数据都是需要实地考察的。
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正文中有很多事情表格认为数据表格是有一定的可信度，但不完全
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