新增數據要達到至少百分之八十以上才能算合格。
因為新增數據的目的是為了讓分析結果更加準確和全面，如果新增的數據量太少，可能無法改變之前的偏差情況，使分析結果不夠可信。
根據數據分析領域的通行標準，新增數據佔總數據的80%以上才能夠使結果恰當地反映出樣本的整體特徵。
但需要注意的是，具體合格標準要根據實際情況而定，不同領域、不同研究問題所要求的數據量和合格標準也可能有所不同。

對於新增數據，不能輕易地用一個百分比來作為合格的標準
這是因為每種情況都不同，不同的行業、不同的公司甚至不同的項目，對數據的要求也是不同的
基於這個原因，標準也會有所不同
如果一條數據對於某個特定的項目很關鍵，那麼這條數據就必須被保證準確無誤
然而，對於某些無關緊要的數據，對它們進行海量收集，並不會對項目的成功與否有太大的影響
因此，在這種情況下，新增的數據可以做到百分之五十以上，也是可以被認為是合格的

新增數據的合格標準會根據不同的情況而有所不同。一般來說，如果需要新增的數據可以追溯到相關的責任人，並且數據的質量和準確性能夠得到保證，那麼新增數據的合格標準可能會更高，例如需要新增的數據能夠全面反映業務的實際情況，沒有明顯的錯誤或遺漏，數據之間的邏輯關系清晰，等等。

具體來說，如果是在大型企業或組織中進行數據新增，一般會有比較嚴格的標準和流程，以確保數據的質量和準確性。例如，在數據填報過程中，需要對數據進行多次審核和校對，並且需要對數據進行必要的清洗和處理，以確保數據的準確性和完整性。此外，在數據上線後，也需要對數據進行定期監控和分析，以及時發現和解決數據質量和準確性方面的問題。

總之，數據新增的合格標準需要根據具體情況而定，需要在數據填報、審核、校對、清洗和處理等各個環節中得到有效的控制和保證。

百分之八十及以上才算合格因為數據質量是業務分析的基礎，如果新增數據質量不好的話，會影響到後續的業務分析和決策
同時，百分之八十的標準也是一個比較普遍且穩定的標準，可以有效保證數據質量
除了要達到百分之八十及以上的標準，還可以繼續提高數據質量，比如增加數據的精度、完整性、一致性、時效性等方面的要求，以更好地服務於業務

新增數據的合格標準會根據不同的數據來源和業務需求而有所不同。一般來說，需要滿足以下幾個方面的要求才能視為合格：

新增數據量：新增數據的數量需要達到一定的標準，例如每月新增用戶數、新增訂單數、新增消費者等指標需要達到一定的數值。具體需要參照相關業務部門的要求。

新增數據質量：新增數據的質量需要符合業務需求和數據分析的要求，例如新增用戶的活躍度、用戶留存率、新增訂單的轉化率等指標需要達到一定的水平。具體需要參照相關業務部門的要求。

新增數據時效性：新增數據的時效性需要滿足業務需求和用戶需求，例如新增用戶的激活率、新增訂單的發貨時間等指標需要在一定的時間內達到一定的水平。具體需要根據業務需求進行調整。

因此，無法準確回答新增數據做到百分之幾才算合格，需要根據實際情況和相關業務部門的要求來確定合格標準。