如果您倾向于自主验证数据，可参考以下5步来进行：

第一步：客户端埋点检查

很多的数据问题都是因为客户端埋点不正确引起的。所以首先应该从源头触发进行检查。主要检查点为：

1. 是否使用最新版本SDK

2. 是否覆盖了所有涉及到的页面

3. 是否覆盖了位于不同页面的相同事件

4. 数据是否能正常发送

5. 是否因为页面跳转导致有些事件不能完全上报

6. 是否包含了更适合在服务端上报的事件

您可以通过下方文档详细了解客户端埋点验证的方法：

第二步：数据来源一致性检查

在同原有数据分析平台或数据仓库对比数据时常会遇到某些指标偏差很大的情况。这时我们首先应检查两个数据平台的数据来源是否一致。大多数时候方舟的数据都来自于客户端的用户行为，如果其它平台的数据来源和易观方舟不一致，那么很可能两边得到的统计结果也不同。如果您正巧遇到了这种情况，建议您采用相同的数据上报方式。

第三步：统计口径检查

不同的数据平台之间很可能存在指标口径的差异，口径不同会导致数据结果的偏差。故在对比数据一致性时，一定要先了解口径的差异。

另外，如果某指标是基于您自定义的事件或属性，还需要确认数据上报的正确以及来源的一致。

第四步：数据入库检查

数据正确、完整入库才能被后续使用，所以如果前几步都确认无误，接下来需要检查数据是否正确入库。我们在产品内提供了数据接收情况的工具，目前您可以在产品中的如下位置：

管理 > 服务集成配置 > 接入更多数据 > Debug 数据验证/错误数据日志

查看到哪些数据因为有误而没有进入系统。如果有过大比例的数据没有进入系统，那么一定会很大程度影响数据完整性。

数据可能因为以下原因导致出错：

1. 数据格式无效

2. 属性值类型与首次上报时不一致

3. 客户端上报时间是否超过服务端接收限制

您可以通过下面的文档了解数据入库检查的具体使用方法：

第五步：基本指标检查

如果前面几步检查均无误，我们建议您通过 UV 来比对易观方舟工作的状态。选用 UV 的原因是其口径在各个系统间通常会比较一致。

假设 UV 都偏差较大，建议您着重检查第一、二和四步。假设 UV 基本一致，而其它指标有偏差，建议您检查第三、四步。