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，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，而是因为——你开始站在“系统长期可控”的角度思考问题了。