数据分析软件的数据质量保障主要从以下几个方面进行：
数据源质量保障：对于任何一个数据系统来说，数据源是一个系统的生命源泉，是构建一个完整系统的之一步。那么这一步的数据质量管理如何做？估算数据流量、确定数据源的格式与规范等都是可行的措施。
数据输入质量保障：控制输入，尽可能的使用非开放式的输入手段，如下拉菜单、单复选框、时间控件、标签（支持自定义学习型）等。必须开放的输入部分，进行必要的校验。
数据存储质量保障：在数据结构设计时，就应该按照标准对相同含义的字段统一命名、格式、精度等，排除数据的歧义。
数据加工阶段的质量管理：数据清洗是数据加工阶段的目的非常明确，但数据问题繁多，不同的问题需要使用不同的手段处理。
数据使用阶段的质量管理：数据使用阶段还需要质量管理，此外，在数据分析、挖掘的时候，也会有新的数据产生，此时依然需要进行标准化之后进行统一管理。
数据质量的持续监控和完善：如同戴明环一样，数据质量同样要建立一个环，不断发现问题，弥补问题。
总之，数据分析软件的数据质量保障需要从多个方面入手，确保数据的准确性和完整性。只有这样，才能提高数据分析的可靠性和准确性，为决策提供有力的支持。
