1、 检查数据源：首先应该确认数据是否来自一个可靠的数据源。有时候，不可靠的数据源可能导致数据的质量不佳。如果数据源不可靠，您应该考虑停止使用该数据源或者找到更好的数据源。
2、 校对数据：检查您的数据是否存在错误或缺失。对于不准确或不完整的数据，您需要采取措施进行校对。对于数据缺失的情况，可以尝试收集更多的数据，来填补这些数据上的空缺。
3、 重新处理数据：如果您发现了数据存在严重的问题，可以尝试使用不同的数据处理方法来重新处理数据。如果您没有足够的数据科学技能，可以考虑雇佣数据分析师等专业人员，帮助您解决数据问题。
4、 更新算法模型：如果您使用机器学习模型来分析数据，您需要检查算法模型是否存在问题。需要定期更新模型和算法。
5、 寻求帮助：如果您无法解决数据问题，可以寻求专业帮助，比如找到专业的数据分析公司进行咨询或解决问题。
6、总之，在处理个人大数据时，我们需要保证数据质量，建立正确的分析模型，同时要及时解决出现的问题，以确保数据的准确性和可靠性。