這句話，每個數據分析師應該都聽過無數次。

最讓人頭痛的通常不是資料拉不出來，而是——你到底想看什麼？

但別懷疑，這就是數據分析師的日常。

來要數據的人可能是老闆、行銷、產品、業務或客服。每個人對公司有哪些資料、資料可以拆到多細，以及不同欄位代表什麼，熟悉程度都不一樣。因此，我們很常遇到以下兩種情況。

第一種：需求人其實也不知道自己為什麼需要這份數據

如果需求是老闆交代的，來找分析師的人可能只是中間負責整理資料。他只知道老闆要看營收，所以就把「幫我拉營收數據」這句話原封不動地轉過來。至於老闆為什麼想看、看完要做什麼，他自己可能也不清楚。

第二種：對方提出的需求，其實無法滿足他的真正目的

因為大家對公司資料欄位的理解有限，不知道資料能提供到什麼程度，所以很容易要錯資料。

例如，對方想了解不同銷售渠道的營運表現，開口卻只說：「幫我拉營收數據。」但他真正需要的，可能不只是各渠道的營收，還包括每個渠道的廣告費、抽成和其他營運成本。把這些資料放在一起，才能進一步判斷各渠道的投資報酬率。

這些情況真的非常常見。

所以，當我一開始聽到「幫我拉一份數據」時，腦中通常會冒出一大堆問號：為什麼要看？看完準備做什麼？要看哪些人、哪些商品、哪段時間？指標又該怎麼算？

如果這些事情都還沒確認，就馬上打開 SQL 開始撈資料，很可能忙了半天才發現，做出來的根本不是對方真正需要的東西。小心做到最後，只能全部重來。

面對這種模糊的需求，我通常會先問下面七個問題，把一句「幫我拉數據」，慢慢轉換成可以執行、可以交付，也真的能幫助決策的分析需求。

一、你想透過這份數據了解什麼？

比起一開始就問「你需要哪些欄位」，我更建議先了解對方為什麼需要這份數據。

是要規劃促銷活動？向主管報告績效？了解市場趨勢？還是回覆客戶提出的問題？目的不同，需要準備的資料和呈現方式也會不一樣。

例如，同樣是想了解最近的營收表現，如果是要向主管報告，可能需要呈現整體趨勢、目標達成率，以及和去年同期的比較。但如果是為了規劃下一波促銷活動，就可能要把營收拆成不同商品、客群和銷售渠道，才能找出值得投入的地方。

所以，收到需求時，可以先問：

你希望透過這份數據了解什麼？最近是遇到什麼問題，或觀察到什麼現象，才會想看這份資料？

先搞清楚數據背後真正想回答的問題，才能避免最後交出一份看起來很完整，實際上卻派不上用場的資料。

二、看到結果之後，你準備做什麼？

知道對方為什麼想看數據之後，下一步就是確認：看完結果，他打算做什麼決定或採取什麼行動？

例如，同樣是想了解會員流失，後續可能是要規劃會員召回活動、調整會員制度，或評估要不要增加客服人力。不同的行動方向，需要觀察的指標和資料維度也不一樣。

如果這份資料只是要放進例行會議，可能提供整體趨勢和幾個明顯異常就夠了；但如果結果會直接影響預算怎麼分配，就可能需要更深入的客群分析、成效比較，甚至進一步做效益推估。

看完這份數據後，你預計要做什麼決定？這個結果可能會影響哪些行動？

如果對方一時答不出來，也不一定表示這個需求沒有價值。至少可以先確認：他要的只是一份提供資訊的報表，還是一份要拿來支持決策的分析。

三、這次要看哪些對象？又要排除哪些資料？

確認目的之後，接下來就要把分析範圍講清楚。很多聽起來很明確的對象，實際上都可能有不同的解讀。

例如，「會員人數」可能是所有完成註冊的人，也可能只包含完成驗證、曾經消費，或最近仍然活躍的會員。「訂單數」也一樣，裡面到底要不要包含取消訂單、測試訂單、退款訂單或付款失敗的訂單？

• 要分析所有使用者，還是特定會員或客群？
• 要包含哪些商品、地區或銷售渠道？
• 測試、取消、退款和異常資料要不要排除？
• 同一位使用者有多個帳號時，要算一個人還是多個人？

這次分析要包含哪些對象？有哪些資料需要排除？

如果沒有先確認範圍，就算分析師和需求方使用的是同一份資料，也可能算出完全不同的結果。

四、這個指標到底要怎麼算？

確認分析對象之後，還要把關鍵指標的定義說清楚。同一個指標名稱，在不同部門或不同情境裡，不一定代表相同的計算方式。

例如，「營收」可能是訂單成立時的金額、付款成功的金額，或扣除取消與退款後，公司實際收到的金額。「活躍會員」也可能是曾經登入、瀏覽商品、加入購物車，或完成消費的會員。

這裡說的營收、轉換或活躍，具體是怎麼定義的？

千萬不要因為指標名稱很熟悉，就直接套用自己原本的理解。我自己就曾經有過一次血淋淋的經驗。

因為公司平常使用的營收資料，都是以訂單成立金額計算，所以當對方提出營收需求時，我很自然地把指定期間內的訂單金額全部加總。

做到最後才發現，他真正想知道的是「公司實際收到多少錢」。既然要看實際收入，就不能只看訂單金額，還要排除付款失敗和退貨的訂單，甚至商品是否已經超過七天退貨期，也會影響計算。

所以真的不要理所當然地認為，對方說的某個指標一定和你想的一樣。動手前多問幾句，總比做好之後全部重來輕鬆。

五、要看哪段時間？又要和什麼比較？

只有單一期間的數字，通常很難判斷表現到底算好還是不好。除了確認資料的開始和結束日期，也要了解對方想用什麼基準比較。

• 和前一天、前一週或前一個月比較
• 和去年同期比較
• 和活動開始前比較
• 和公司目標或預算比較
• 和其他商品、客群或渠道比較

如果資料有明顯的季節性，直接和前一個月相比，可能會得出錯誤的結論。像是農曆年、週年慶或大型促銷期間的表現，通常和去年同期比較，會比和前一個月比較更有意義。

你想看哪段時間？希望和哪個期間、目標或對象比較？

另外，也別忘了確認資料目前更新到哪一天，以及最近幾天的資料是否已經完整。不然很可能只是資料還沒跑完，大家卻以為績效突然掉下來了。

六、這份資料只看一次，還是之後會固定看？

一次性的分析和需要定期追蹤的需求，處理方式其實很不一樣。

如果只是要回答一個臨時問題，可能用 SQL 搭配 Excel，或做幾張簡單圖表就能解決。但如果對方每週或每個月都要看同一份數據，就可以考慮建立自動更新的報表或儀表板。

這份數據只會使用一次，還是之後需要每週或每月固定查看？

確認使用頻率，可以幫助分析師判斷應該投入多少時間。如果只是一次性需求，花很多時間建立完整的自動化流程，可能不太符合成本效益；但如果是固定需求，每次都靠人工重新撈資料，不只浪費時間，也容易因為每次操作或計算方式不同而出錯。

如果需求還在探索階段，可以先用比較輕量的方式驗證。等需求穩定之後，再建立正式的報表或儀表板也不遲。

七、什麼時候要用？誰會看？希望怎麼交付？

最後，要確認交付期限、實際使用的人，以及對方希望收到什麼形式的成果。

如果資料是交給其他分析人員繼續處理，可能需要保留完整的原始明細。如果是提供給主管做決策，可能更適合用簡單的圖表、幾個關鍵結論和行動建議來呈現。

如果對方只是要把一個數字放進簡報，那也不一定需要花很多時間建立完整的互動式儀表板。

• 資料什麼時候要用？
• 最後會由誰閱讀或使用？
• 使用者對數據的熟悉程度如何？
• 需要原始明細、彙總表、圖表、簡報，還是儀表板？
• 是否需要提供分析結論和行動建議？
• 是否需要在會議中進一步說明？

這份資料會在什麼時間、什麼場合，由哪些人使用？你希望收到明細、彙總數字、圖表，還是分析建議？

交付形式不是愈完整愈好，而是要符合實際的使用情境。如果分析師花了很多時間做出一個精美的互動式儀表板，最後對方卻只截取其中一個數字放進簡報，那前面投入的時間，就不一定真的有產生相對應的價值。

結語：先問清楚，再開始拉數據

數據分析師的價值，不只是能不能把數據準確地拉出來，也包括能不能幫助需求方釐清：「我們真正想回答的是什麼問題？」以及「這份數據最後要支持什麼決定？」

所以下次再聽到「幫我拉一份數據」時，先別急著打開 SQL，也別立刻開始做圖表或整理報告，別忘了，你才是最了解數據的專業工作者，花幾分鐘，把上面提到的七個問題問清楚，不只能省下後續來回修改的時間，也能讓最後交付的成果，更接近對方真正需要的答案。

你在工作中最常遇到哪一種模糊的數據需求呢？歡迎留言和我分享。

Sharon

這篇文章 「幫我拉一份數據」：數據分析師接到模糊需求時該問的七個問題 最早出現於 Sharon Lab∣雪倫實驗室。