- 做好数据清洗：系统性剔除重复数据（如重复用户会话、反馈记录），补全关键缺失值（如通过 IP 补全地域数据），修正无效错误值（如剔除异常年龄、统一数值单位），避免错误数据干扰分析。
- 推进数据标准化：统一数据格式（如时间格式 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS”）、统计口径（如统一 “页面加载时间” 为 “首屏加载时间”），对多渠道数据建立映射规则，避免口径差异导致数据冲突。
- 兼顾数据脱敏与安全：对手机号、身份证号等敏感信息脱敏（如保留首尾位中间用 * 代替），确保脱敏后不影响用户分群分析；同时通过加密存储、权限管控防止数据被篡改，保障数据安全。
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