leidian123
就是论文中引用的数据、文本都是来自真实的文件。做法就是如：1、正文部分中含有：2000年到2017年，销售量的变化曲线如图。[1]2、最后部分的参考资料、文献中正确给出资料来源。如[1]xx公司年度报表。3、在论文的附件中给出材料原件或者复印件，或者在数字版论文中给出资料的电子档。如：“xx公司年度报表”复印件。上面应该有xx公司的相关盖章。ps：1、所谓“真实性”证明，就是要让论文中引用的数据、材料看起来有来源。至于是否提供来源的原件或者复印件不是一定的。一句话，就是给出来源就可以了。至于“真实性”的验证，即根据你给出的来源，如文献，如实验等等，实地去取证，那就是读者的事了。这一般只在有分量的论文被人引用，或者重复时，引用者去干的事。2、对于本科阶段，甚至国内的硕士，乃至更高级别上不封顶的论文，很多都是“形式上的真实”，即在文本上看起来像是“处处有据可查”，“处处经过实验验证”就可以了。除非你的论文太出色了，否则谁会真的去逐条验证呢？ 
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。
