在确定在特定情况下使用哪种数据粒度时，需要考虑以下几个因素：
决策的具体需求：如果需要进行长期战略规划或者大范围的决策制定，通常会需要较为宏观的数据粒度，例如年度或季度数据，以便全面把握整体情况。而如果需要进行日常经营管理或者问题排查，就需要更细致的数据粒度，比如日度或小时级数据。数据可获得性：有些数据可能只能以较粗的粒度获取，而有些数据则可以非常细致地收集。在确定数据粒度时，需要考虑到数据的可获得性，避免因为过于细致的数据粒度而导致数据收集困难。数据分析成本：数据的粒度越细，对数据的收集、存储和分析成本就越高。在实际决策中，需要权衡分析成本和粒度带来的收益，选择适当的数据粒度。决策的风险性：对于一些重大决策，需要更为准确的数据支持，此时可能需要更细致的数据粒度来减少决策的风险。行业惯例：不同行业对于数据粒度的使用可能有不同的惯例，需要结合行业特点来确定适当的数据粒度。举个例子，对于零售行业的库存管理，通常会使用较为细致的数据粒度，比如每日甚至每小时的销售数据和库存数据，以便及时调整进货和促销策略。而对于宏观经济的制定，则可能更倾向于使用季度或年度的宏观经济数据。
综上所述，确定数据粒度需要考虑决策需求、数据可获得性、成本、风险和行业惯例等因素，并根据具体情况权衡取舍，选择合适的数据粒度进行决策分析和支持。