处理不同数据源之间的数据粒度差异是一个常见的问题，可以采取以下方法来解决：
数据清洗和标准化：首先对不同数据源的数据进行清洗和标准化处理，将它们转换成统一的数据格式和数据结构。这可以通过使用ETL工具（Extract, Transform, Load）或者编写脚本来实现。
数据聚合：针对不同数据源的数据粒度差异，可以进行数据聚合操作，将数据聚合到统一的粒度上。这可以通过使用数据库的聚合函数（如SUM、AVG等）来实现，也可以通过编写程序来进行自定义的聚合操作。
数据拆分：如果某些数据源的粒度过细，可以考虑对其进行数据拆分，将其拆分到与其他数据源相同的粒度上。这可以通过编写脚本或者使用ETL工具来实现。
数据补齐：对于某些数据源缺少的数据，可以考虑通过插值、填充默认值等方式进行数据补齐，使得不同数据源的数据在同一粒度上都有完整的数据。
数据关联：最后，可以通过数据关联操作将不同数据源的数据关联起来，以便进行跨数据源的分析和比较。这可以通过使用数据库的关联操作（如JOIN操作）来实现。
举例来说，假设一个企业有来自不同部门的销售数据，其中一部分数据是按照每日销售额汇总，另一部分数据是按照每月销售额汇总。为了分析全年的销售情况，可以将按月汇总的数据拆分成按日汇总的数据，然后进行数据聚合和关联，以便进行全年销售情况的分析。
因此，处理不同数据源之间的数据粒度差异需要综合考虑数据清洗、标准化、聚合、拆分、补齐和关联等操作，以确保数据在进行分析和应用时具有一致的粒度和完整性。