如何保证数据分析的准确性？我从业多年，对于数据的准确度有过很多挣扎。我总结了一些实用有效的方法，可以帮助你尽可能的避免错误，保证数据的准确性，和你分享一下数据上游的管理，虽然看起来是-但是根据数据的制作流程，数据分析师实际上是位于的下。
制造业只有转型了才能枯竭，因为人口红利已经消失了。中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议，引起国内外广泛关注。2020年不仅是中国“十三五”规划的收官之年，也是中国实现第一个百年梦想的节点，寄托了人民实现小康生活的愿望。经济发展方式和民生问题是中国经济发展中最重要的问题。中国与世界的互动日益明显。与20世纪相比，中国面临的环境发生了巨大变化。
新世纪的头15年过去了，中国经济总量规模不断扩大，进入中等收入国家行列，地位不断上升。在这种情况下，中国与世界的互动日益明显，从过去主要依靠世界，到与世界双向互动，特别是越来越多的中国元素。无论是产品、服务、文化还是理念，中国对世界的影响力越来越大。在促进全球经济稳定和复苏、维护国际和平与发展、解决人类贫困和疾病、节约资源和保护环境方面，世界离不开中国。
dimension模型的概念来源于数据 warehouse领域，是数据 warehouse构造的一种建模方法。维度模型主要由两个基本元素组成:事实表和维度表。维度是衡量环境，用来反映业务的一种属性。这些属性的集合构成了一个维度，也可以称为实体对象。维度属于a 数据 domain，比如地理维度(包括国家、地区、省市级别)和时间维度(包括年、季、月、周、日级别)。
在维度建模中，度量被称为“事实”，环境被描述为“维度”，维度是分析事实所需的多样化环境。比如在分析交易过程时，我们可以通过买卖双方、商品、时间等维度来描述交易发生的环境。代表维度中包含的维度的列称为维度属性。维度属性是查询约束、分组和报表标签生成的基本来源，是数据可用性的关键。事实表是维度模型的基本表，每个数据 warehouse包含一个或多个事实数据表。
