首先，要解决金蝶初始数据错误的问题，需要从头开始进行相应的检查，以确保数据的准确性和完整性。其次，要实施数据维护和清理措施，以便更新和修正不正确的数据。此外，还需要对已存储的数据进行监控，并与实时市场数据进行比较，对其中的差异进行调整。最后，还可以考虑使用机器学习技术来自动清理数据，以确保数据完整性和准确性。 拓展知识： 在各种数据挖掘领域中，数据清洗也是一项重要的环节。数据清洗，从字面上看是把原始数据“清理”的过程，包括对数据的可视化处理，数据格式的转换，不规则及不一致数据的检测和对数据的质量的评估等，这样才能有效的增强数据的可用性并保证数据的完整性和统一性。