个人能想到的：
1、从生产导入一部分数据到测试环境，提高数据丰富度。
2、测试完毕上线后，在生产环境再验收一下，并加上监控持续观察是否还会有问题。

也建议梳理下出现过的数据不准确问题，看根本原因是什么（历史数据不符合规范？逻辑中没有兼容所有历史数据情况？），对症下药解决。

数据流程有很多节点会产生问题，从你写的看应该已经是把数据指标计算完了，现在通过接口传送指标给客户。最后这部测试验证和普通接口测试方法一样。新数据问题更多是数据源不稳定造成的，这个避免不了，只能开发数据清洗时校验和加监控，老数据不兼容导致数据指标出问题，这个可以考虑跑开发提交的程序，数据结果插测试库。每次标记一下测试结果版本，还可以用来验证新版本效率，资源占用。

在线监控数据的稳定性有一些尝试吗？

对于数据结构和数据类型，一种是正确校验，一种是错误（不匹配）校验

你数据流程是什么样的

场景不一样，不知道能不能提供帮助。我最近在整一个行情长链接数据的监控&录制回放啥的，由于开盘期间行情数据变化非常快，订阅后收到消息保存快照，再去 redis 或者去 http 接口拿数据对比可能有误差，缓存和 http 接口里的可能会快一点或者慢一点，但不会差太多。这种差距不大但是有点误差的数据，自己整个模糊一点的校验器，比方说两个数据差个 10% 也算合格的，或者其他的复杂的规则

什么叫 “在生产环境经常有数据不准确的情况发生”？是逻辑错误还是啥？