数据是数据产品的核心，也可以称之为是数据产品的原材料。数据产品相比C端或其他B端数据产品而言，除了页面功能需求及非功能需求外，数据需求是数据产品需求文档的核心构成要素之一。写好数据需求文档，是数据产品经理必备的基本功。不要因为一个数据需求就在评审会上被开发Diss需求不清晰。那么怎样才能写好一份数据需求文档呢？
一、给谁看？
之前讲过，PRD是数据产品经理的产品，是唯一可以自己实现（不依赖开发coding），既然是产品，就要搞清楚用户是谁，需要解决用户什么问题。
核心用户：开发人员，主要是数据开发、接口开发
数据开发人员数据清洗、指标逻辑的开发时，需要搞清楚指标是按照什么逻辑进行开发的，需要支持哪些维度，数据在哪里等
覆盖用户：业务人员，其他产品或运营
业务人员主要是基于数据需求确认指标是否符合自己的需求，而产品运营或后续的产品继任者，也能比较清楚的地知道产品都有哪些数据，数据逻辑是什么？
二、怎么写？
- 需要哪些指标？
指标名称一定要结合指标字典进行命名，并和数据分析、业务方做好确认，避免命名随意不统一，造成指标同名不同义、同义不同名等指标口径不一致的问题，增加后期会有很多解释成本。
２.指标统计口径是什么？
主要是从业务角度，描述这个指标需要如何统计，比如统计GMV，是什么口径的GMV，下单口径还是订单最终消费完成或确认收货？（旅游产品、团购产品等），按什么状态统计，一般电商业务订单从提交订单产生订单号，到最后消费或确认收货，会经过不同的流转状态，需要说明清楚，统计哪些状态，此外，成交金额还会包含优惠券、各种促销活动、积分抵扣等，是否需要排除。同比、环比的计算方式，详见往期文章：数据分析产品同比、环比设计要点总结
３.指标需要支持哪些分析维度？
一般数据产品的数据是T＋１的离线数据清洗，虽然筛选条件可以支持用户灵活组合，但是一般为了实现交互查询的秒级响应，数据需要进行预计算，group by处理，如果维度前期不确定或者频繁变更，需要数据进行重刷，浪费时间和资源，需求阶段可以考虑扩展性。
４.计算逻辑
计算逻辑一般是指数据的加工逻辑，即数据从哪里取，怎么取。这个模块边界不是非常清晰，有的公司是数据产品负责业务逻辑梳理，数据开发负责数据逻辑梳理和确认。如果是前者，则数据产品需要对接上游的业务开发，确认订单数据在哪里，各个枚举值的含义，梳理好计算逻辑。聚合函数主要是针对多维度查询时，涉及多条记录时的数据处理方式，一般会在后端接口层处理，比如同比计算，需要分子分母同时进行加和，选择时间端的UV，需要去重等
５.数据格式
主要是前端产品界面展示层，例如数据的单位是什么，保留几位小数，有无特殊的业务含义，正值绿色，负值红色等。
６.其他说明
比如指标的优先级，权限开发范围等。
