1.数据准确性：首先要确保收集的数据是准确的，这包括数据的来源是否可靠，以及数据是否被正确地记录和输入。可以通过创建参考集，通过其他人进行验证，或根据防止数据错误的规则进行检查。

2.数据完整性：检查数据是否存在缺失的情况，数据的缺失可能会导致统计结果不准确。完整性可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。

3.数据一致性：确保不同来源、不同部门或不同时间点的数据是否具有相同的含义和标准。不一致的数据会导致决策的混乱和误导。可以通过建立统一的数据标准和质量规范，并确保所有部门都遵守这些规范来实现。

4.数据及时性：确保数据产出的时间点是否及时，是否能够满足使用者的需求。过时的数据可能导致决策的滞后和失效。

5.使用数据验证工具：在Excel等工具中，使用数据验证工具来限制输入数据的类型和范围，从而确保数据的准确性和有效性。

6.使用公式进行验证：利用Excel中的公式，如ISNUMBER、ISBLANK、IFERROR、LEN、COUNTIF、EXACT和AND等，来检查数据的数值格式、空值、错误值、字符长度、符合条件的项、精确匹配和多条件验证。

7.图表数据源的准确性：在创建图表时，确保图表的数据源是准确无误的。如果数据源发生变化，图表应该相应地更新以反映最新的数据比例。

8.图表类型的适当性：选择正确的图表类型来展示数据，不同的图表类型适用于展示不同类型的数据比例关系。

9.定期审查和更新：定期审查图表中的数据和比例，确保它们反映了最新的数据状态，并根据需要进行更新。

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