一条链接上的数不是一个，是按买家从看到到回头排下来的四类：流量类、转化类、成交类、售后类。四类里有的是过程，有的是结果。本文讲每一类各说明什么、哪些看的是原因哪些看的是后果、最少要盯哪几个，以及这几个数各自该多久看一次。

拆与不拆回答的是两个不同的问题。店铺层的数回答这家店怎么样了，产品层的数回答这一款值不值得留。本文讲什么阶段非拆不可、什么情况拆了反而更乱、拆前先定哪件事、拆完要不要合回去，以及怎么把这个决定固定成流程里的一步。

往下拆不是免费的，它一边让你看清一款，一边丢掉四样东西：可比的基准、样本的厚度、时间的连续、全局的视野。这四样不会当场出问题，过一两个月才以判错的形式显出来。下面讲它们各自怎么丢、会得出哪些错判、怎么补回来。

全店的数看着还行，底下却总有一款在慢慢往下走。平均会把往下走的款和往上走的款抵掉，所以这款在店铺层几乎不显影。本文讲它是怎么被平均出来的、怎么把它从几十条链接里找出来、找出来之后先确认什么、三种不同原因各对应什么动作。

店铺层的数回答这家店怎么样了，链接上的数回答这一款值不值得留。落到这一层不是把同一个数挪个位置，而是换了一个问题，也换来一批新麻烦：样本变薄、噪声放大、口径要自己定。本文讲什么时候该落、落下去之后要注意什么。

数据和经验不是两个对手，是两个在不同距离上看同一件事的工具。数据强在面广、可对照，经验强在反应快、能接上现场。本文讲两者各自擅长什么、冲突时先看哪一项、怎么互相校准，以及最后判断落在谁身上。

数摆在面前，缺的往往不是更多的数，是这个数站在哪儿。知虾做的事集中在坐标系这一层：把是哪个站点、哪一天、哪一层先说清，再给数；它不给结论，也不做采集那一类的事。本文讲它给出哪几项、不替你回答哪几项。

读数据之前有四句话值得先问一遍：这个数是谁给的、是哪一刻的、切到多细、分母有多大。四句话的顺序不是随便排的，前一个不过关，后面三个就不用问了。本文讲这四句话在问什么、为什么按这个顺序问、怎么让它不靠记性也能留下来。

同一个类目的销量，一个页面写三千，另一个页面写两千八，两个数都没错。差异几乎总是出在三处：统计的是哪些对象、取的是哪一刻、范围划在哪里。本文讲这三类差异各自长什么样、怎么把差异归到其中一类，以及归好之后该以谁为准。

一半年报里最亮的那三个月，往往不是随机挑出来的，而是被人从整段里拣出来的。挑段、赶上活动、分母变小，这三种让同一批数看着好看却经不起复用。本文讲它们各自怎么发生、共同点在哪、以及分辨不清时先做哪一件事。