一句话定义
对情况和问题必须掌握它们的数量方面，做出基本的数量分析。任何性质判断都以数量为条件——说不出「多少算」的分类，在执行时必然被各人按各自的理解填满。
机制 / 原理
这条方法要求做三件事，而且顺序不能乱：先做基本统计，弄清主要比例；再定数量界限，即从多少开始就属于另一类；最后才据以定出政策。第三步依赖前两步，跳过前两步直接定政策，就是原文说的「无根据地、主观地决定问题」。这里最容易被漏掉的是第二步——很多人做了统计却没有定界限，于是分类标准仍然悬空。要注意这条方法不保证判断正确：数字本身可能是错的、口径可能是歪的、界限定在哪里也仍然是个判断。它保证的是这个判断变得可讨论、可复核、可修正，而不是停留在各人心里。
经典实验 / 例子
文本举的例子给到了具体到户的层面：要推行土地改革，就必须先弄清各类农户各占人口多少、各有多少土地，才能据以定出政策。更关键的是第二步——对于什么算富农、什么算富裕中农，必须找出一个数量的界限：有多少剥削收入才算前者，否则就算后者。同一段还给了第二个例子：在任何群众运动中，积极拥护的有多少、反对的有多少、处于中间状态的有多少，都必须有个基本的调查和分析。文本对不这样做的后果写得很直接——一切都是胸中无数，结果就不能不犯错误。
书中案例出处
划分标准的数量界限
以土改中的分类和群众运动中的态度分布为例，要求先统计、再定界限、后定政策。
指出分类标准如果没有数量门槛，执行时必然失控。
生活中的例子
一家 SaaS 公司要对「高价值客户」提供专属客服，最初只写了「重要客户优先响应」，结果各区销售把自己手上的大单都报成重要客户，客服队列反而更堵。运营负责人先统计了全部客户的年费分布，发现前 6% 的客户贡献了 61% 的收入，且这批客户的工单量只占 9%；据此把界限定在年费 12 万元以上，并规定季度复核一次。规则上线后，专属队列的首响时间从 4 小时降到 25 分钟，且没有挤占普通队列。
常见误区
误区：以为「用数据说话」就是在汇报里多放几张图表，把统计当成对已有结论的支撑材料。这条路很好走，因为图表能让任何结论显得扎实，而且没人会反对看数据。但如果统计是在结论之后做的，它只会被用来挑选有利数字，真正该定的那条界限反而永远不定——「重要客户」「高风险项目」「严重缺陷」这些词继续各人各解。胸中有数的落点不是图表数量，而是有没有为关键分类定下一个明确的数量门槛，并且这个门槛能被别人拿去复核和质疑。