依原書「The Limitations of Data Tables」，整理 Data Table 的可用範圍與不適用情境。
管理者想比較不同 assumptions 對一個 KPI 的敏感度，Data Table 很合適；但如果需要一次觀察完整 Income Statement、Cash Flow、Balance Sheet 等多個 outputs，原書建議改用 drop-down scenario。
| Data Table 原書限制 | 影響 |
|---|---|
| Inputs 與 outputs 必須在同一頁 | 跨頁模型較不方便 |
| 最多同時兩個 inputs | 不適合大型 multi-driver scenario |
| 一次只能顯示一個 output | 完整 financial statements 不適合 |
| Trace Precedents／Dependents 不易使用 | Auditability 較差 |
若目的是看 1–2 個 inputs 對單一 KPI 的 incremental effect，使用 Data Table。若需要多 inputs、整套模型 outputs、易於使用者 trace，則建立 scenario table + drop-down。
| 需求 | 較適合工具 |
|---|---|
| 1 input → 1 output | One-input Data Table |
| 2 inputs → 1 output | Two-input Data Table |
| 多個 inputs → 多個 model outputs | Drop-down Scenario |
| 單一 target → 反推單一 input | Goal Seek |
工具越進階不代表越適合。Data Table 對敏感度矩陣很強，但 auditability 與 output capacity 有明顯限制。原書把「是否容易讓使用者理解與維護」放在工具選擇的重要位置。
請根據 Data Table 的四項原書限制，判斷「兩個價格假設對 Profit Margin」與「三種情境下完整三大財報」各應使用什麼工具並說明理由。
**問題：**如果要同時展示 Revenue、EBITDA、Cash、Debt 四個 outputs 的三種 scenario，Data Table 是否最合適？