原始记录层
用于识别一条记录本身，包括期次、记录时间、基础值或结果值。它回答“这是哪一条数据”以及“页面当前展示了什么”。
浏览数据时最常见的误读，并不是算错，而是把不同层级的信息放在一起比较。记录字段、衍生字段与统计指标看似都围绕结果展开，实际上回答的是三类不同问题。
用于识别一条记录本身，包括期次、记录时间、基础值或结果值。它回答“这是哪一条数据”以及“页面当前展示了什么”。
根据结果值套用公开、固定的分类条件，生成奇偶、区间或其他便于筛选的标签。标签是结果的另一种表达，不是新增结果。
对一段已选记录进行计数、占比或顺序展示。任何统计结论都依赖筛选范围；更换日期、期数或时间段后，数值也会随样本改变。
字段名称可能因页面空间和图表形式而缩写，但阅读顺序应保持稳定：先确认记录身份，再确认结果内容，最后阅读由结果生成的分类信息。
任何统计指标都可以拆回三个环节：选择记录、应用分类、汇总结果。理解这条链，才能判断两个图表是否真的可以直接比较。
通用计算结构
快速判断一个比例是否可比较：先问“分子是什么”，再问“分母有多少条有效记录”，最后确认两边是否使用同一时间范围。三个条件缺一，表面相近的百分比也可能表达不同内容。
查询不必一开始就进入复杂图表。更稳妥的路径，是先锁定目标记录，再逐步扩展范围。这样既能减少期次混淆，也能让统计结果始终有明确来源。
如果只需要当前记录，从最新结果进入；如果已经知道日期或期次，则直接使用历史检索。目标越明确，越不容易把相邻记录看成同一条数据。
先看完整期次与记录时间，再阅读基础值和结果值。若从搜索或分享入口进入单条页面，也应检查它是否仍是你要找的目标期次。
从单期进入一段记录时，要主动选择时间或期数范围。统计模块汇总的是当前筛选结果，而不是所有历史数据的永久固定结论。
统计表擅长汇总，走势图擅长保留先后顺序。两者结合，可以同时看到“出现多少”与“何时出现”，但观察结果仍只描述已选历史样本。
假设某次筛选得到一组有效历史记录，其中分类 A 出现 8 次，分类 B 出现 12 次。此时可以说：在这次筛选的样本中，A 的计数为 8，B 的计数为 12。若有效记录总数为 20，则两类占比分别由各自计数除以 20 得到。
如果将筛选范围从 20 条扩大到更多记录，次数与占比可能同时变化。原来的结果并没有“失效”，它仍准确描述原先那组样本；变化的是观察范围。因此，截图、摘录或比较统计时，应同时保留日期、期次范围或有效记录数。
数据页面越丰富，越需要区分“页面显示了什么”和“用户据此推断了什么”。下面这些边界能帮助你更准确地复核记录。
两条记录在时间上连续，只表示它们前后相邻。结果值接近、重复或跳变，都不能仅凭顺序证明存在固定联系。
奇偶、区间等标签来自同一个结果值。标签数量增加，只是观察维度增加，并不代表原始记录包含更多结果。
某分类在选定样本中出现较多，只能说明这段历史记录的分布。统计频次不会自动转化为下一条记录的确定结论。
最近记录、指定日期与较长历史范围可能呈现不同分布。比较前应统一筛选条件，避免用短区间结论代替完整范围。
规则说明的价值不在于记住术语，而在于查询时能快速找到正确入口。你可以从单期结果开始，也可以直接进入历史、统计或走势页面，再回到本页核对字段含义。