经过上一节的分析处理，我们从数据中进一步得到了下面这些事实。
用户访问量方面，全天的PV为80万，UV为50万，PV/UV同比上周增加13.8%/8.3%，环比昨日增加12.1%/7.7%；其中来自付费流量的PV/UV为30万/23万，来自自然流量的PV/UV为50万/27万。
交易方面，今天的订单量一共是12万，同比上周增加9.1%，环比昨日增加7.1%；其中支付的订单量为3万，支付率为25%，同比上周下降了2.5个百分点，环比昨日下降了2.3个百分点。
最终业务今天的总成交额为360万元，即平均客单价为120元，其中63%的订单在100元以下，单笔订单金额最高为1.3万元，该用户购买了100件商品A。
这些事实经过了对比、细分和溯源后，的确比之前的单个数据更有信息量，但同时需要指出的是，这样的事实依然是“廉价”的。
“廉价”的意思并不是否定从数据到事实这一分析过程带来的价值，而是说这样的过程大都可以用自动化报表等工具去批量完成。工作中常见的数据报表、数据面板，以及各种各样的可视化图表，如用户的男女比例表、地区分布表、交易额分布表等，实际上表达的也是这些事实。
而那些难以被这些自动化工具替代的、能够带来决策价值的观点，例如什么原因导致了这些事实（归因）、未来可能会发生什么（预测）等，从来都不是简单的事实罗列，而是需要我们用逻辑论证并建立事实之间的关系。常见的逻辑论证方法包括例证法、选言证法、归谬法、反证法、引证法、喻证法等，这里基于一些例子选择性地介绍其中的几个。