数据清洗类需求看似简单，实则暗藏玄机。本文通过真实案例揭秘产品经理常犯的致命错误：用『清洗一下历史数据』这样模糊的需求描述股票配资炒，让研发陷入无解猜谜游戏。
“这个历史数据不太对，找时间清洗一下”
——一句话，把多少数据需求写死在起跑线。
老实说，我以前也这么写需求。
某天，一个研发同事在群里回我一句话：
「这个你说的‘清洗’，是重算？补算？还是只校验？」
我盯着屏幕愣了几秒。
心里想的是：不就是把历史数据算一遍吗？
但后来我才意识到——数据清洗类需求，翻车从来不是因为算法，而是因为“说不清楚自己要干嘛”。
这篇文章，我不讲虚的，就用我最近一次真实踩坑+返工重写的数据清洗需求，跟你聊聊：
数据清洗类需求，到底难在哪
一份“不坑研发、不坑自己”的需求，应该怎么写
以及最后，我会把可直接复用的提示词模板放出来
先倒着说结论：数据清洗需求，最怕一句话交代完
很多数据需求，都是从一句话开始的：
「这个历史数据不太准，找时间清洗一下吧。」
乍一听，好像没毛病。
但你要是真照着这句话写需求，基本等于埋雷。
因为在研发那边，这句话会被自动翻译成一堆问号：
清洗=重算吗？
算哪些字段？
原来的数据要不要覆盖？
时间范围有多大？
算失败了算不算完成？
你不写清楚，研发一定会用最省事、但不一定是你想要的方式来理解。
这不是沟通问题，是需求没工程化。
话说回来：数据清洗类需求，本质是什么？
打个比方。
你跟人说：「家里有点乱，帮我收拾一下。」
这句话在家人耳朵里，可能是：
把桌子擦了
把垃圾倒了
但抽屉里？不动
衣柜？算了
数据清洗需求也是一模一样的逻辑。
所以后来我给自己定了一句话标准：数据清洗类需求，本质不是“修数据”，而是“设计一条可控、可追溯、能验收的历史数据重算流程”。
记住这句话，后面很多坑都会自动避开。
我踩过的真实坑：只写了“表观消费量”
这次的需求背景其实很简单：
商品：乙二醇
有一批历史月度数据
口径变了，需要按算法重新算
我一开始写的是：
「基于表观消费量算法，重新生成月度表观消费量数据。」
看起来没问题，对吧？
但后来复盘才发现：这是个典型“产品自以为很清楚”的表达。
因为在数据侧：表观消费量=产量+进口量−出口量
那到底是：
只算最终结果？
还是连产量、进出口都一起重算？
你不写清楚，研发就只能“猜”。
而需求里，凡是需要猜的地方，最后一定会返工。
那这类需求，具体该怎么写？我后来总结了4步
不搞教科书那套，我直接说人话。
第一步：把时间范围“说死”
不要写：「指定时间范围」
要写成：
指定年度：2011–2016、2020–2023
数据粒度：月度（每年1–12月）
为什么这么重要？
因为研发真正执行的时候，是按“最小粒度”跑任务的。
你不帮他拆清楚，他就得自己拆。
而“自己拆”，是事故高发区。
第二步：把“清洗”这个词翻译成人话
后来我在需求里加了一句非常土、但非常有用的话：本接口的“数据清洗”定义为：基于算法重新计算月度数据，并覆盖写入原有数据。
这句话写完之后，整个评审过程突然顺了。
因为至少大家都知道：
是重算
不是只校验
也不是补一半
而且是覆盖
很多需求不是复杂，是没把关键一句话说出来。
第三步：明确算哪些字段，别偷懒
这一步我以前经常偷懒，这次是被自己打脸。
后来我老老实实写成：
产量
进口量
出口量
表观消费量
很土，对。
但极其重要。
因为你不写，研发真的有可能只给你算“最终结果”。
第四步：一定要有“执行结果”，不然等于黑盒
这是分水岭。
一个合格的数据清洗需求，最后一定要能回答一句话：
「那这次，到底算成了没有？」
所以我在需求里强制要求返回：
处理商品
涉及年度范围
成功月份数
失败月份数
失败原因列表（比如商品不存在、源数据缺失）
说句实话，这一步不是为了好看，是为了以后甩锅有证据。
做过数据产品的都懂。
简单来说：你解决的不是“乙二醇”，而是一类问题
后来我再回头看这个需求，突然意识到一件事：
我真正做的，不是“修乙二醇的数据”，而是把一次临时修数据的事，升级成了一种“历史数据可重算”的系统能力。
这种能力：
现在用一次
以后还会用无数次
而需求写得越工程化，后面每一次，成本就越低。
最后，把这个模板送你（真的能直接用）
你下次再遇到类似情况，可以直接把原始诉求丢给AI，用这个
数据清洗类需求提示词模板
请帮我把下面这段“修历史数据”的需求，整理成一份研发能直接评审、实现、验收的规范需求。
要求：
1）先说清楚修的是什么对象（商品/指标）
2）把时间范围拆到最小粒度（年/月/日）
3）明确“清洗”到底是重算、补算，还是校验
4）写清楚涉及哪些字段，是否覆盖原数据
5）必须设计执行结果：-成功多少-失败多少-为什么失败
6）给出一句话验收标准
写在最后
数据清洗类需求，是最容易暴露产品经理“工程思维短板”的地方。
但反过来讲：
只要你能把这类需求写顺，你在数据产品团队里的“靠谱程度”，会明显上一个台阶。
不是因为你多懂算法股票配资炒，而是因为——你开始站在“系统长期可控”的角度思考问题了。
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