无论数据需求以什么面目出现，数据产品经理都要问自己（“三连问”）：
·业务究竟遇到了什么问题需要解决？
·数据怎么定义和描述这个问题？
·这个问题是通过数据能直接解决的，还是数据能够提供一些佐证？
回答了这3个问题，再考虑执行：是否实现？怎么实现？在哪儿实现？
（1）原始需求完全描述了业务问题和业务目标，而且有明确的可实现的指标定义和维度定义。
（2）原始需求讲明白了业务问题和业务目标，但是数据定义缺失或者有偏差。
这可能是多数情况。毕竟术业有专攻，一个非数据角色无法明确数据定义是很正常的事情。将业务的问题和目标进行准确的量化，并给出明确定义，便是数据产品经理在需求沟通中需要做的。
（3）原始需求中业务目标缺失。
这种情况不多见，但是偶尔也会出现。需要跟数据最终的使用方沟通。
一个承担月度数据报告角色的PPT，通常会包含几个常规部分：①关键指标波动；②关键维度拆解；③波动归因分析；④少量深度分析。
我们就可以做进一步分解，看哪些是可沉淀的，哪些是不可沉淀的。其中，关键指标和关键维度的监控，是报表层应该做的事情。而波动归因、对应的结论和观点输出，需要在分析层面解决。产品化要做的部分，是将分析逻辑尽量融入看数逻辑中
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