数据粒度是指数据记录的详细程度和精确度，不同的数据粒度会对分析结果产生影响。具体表现在以下几个方面：
聚合结果的差异：在不同的数据粒度下进行聚合分析，得到的结果会有差异。例如，对销售数据按日、按周、按月进行聚合分析，得到的总销售额会有所不同，因为数据粒度的不同导致了数据的汇总方式不同。
统计分布的变化：数据的粒度不同会导致统计分布的变化。例如，对用户购买行为按照每笔订单进行分析和按照每个用户进行分析，得到的用户购买频次、平均订单金额等统计指标会有所不同。
时间序列分析的结果不同：在时间序列分析中，不同的数据粒度会导致趋势和周期的变化。例如，按日进行销售额分析和按月进行销售额分析，得到的销售额趋势图和周期波动图会有所不同。
解决这些问题的方法包括：
举个例子，假设某电商公司在进行销售数据分析时，选择了不同的粒度进行分析。按照每笔订单的数据粒度进行分析，得到了某一段时间内的订单数量和订单金额分布情况；而按照每个用户的数据粒度进行分析，得到了用户购买频次和平均订单金额的分布情况。这两种分析结果会给公司带来不同的启示，对于促销活动的制定和用户管理策略的调整都会有不同的影响。因此，选择合适的数据粒度对于数据分析的准确性和实用性非常重要。