Średnia statystyczna jest praktycznym narzędziem do porównywania i mierzenia danych biznesowych. Zapewnia sposób przypisania wartości średniej do zbioru wielkości liczbowych. Ta średnia kwota określa punkt środkowy zbioru danych zwanego również tendencją centralną. Chociaż obliczenie średniej jest podobne, różne typy danych mogą wymagać alternatywnego podejścia.
Podejście arytmetyczne
Średnia arytmetyczna składa się z sumy wszystkich wartości liczbowych w zbiorze danych. Wynik jest następnie dzielony przez liczbę wymienionych wartości. Załóżmy, że zestaw danych zawiera te liczby (5,10, 10,20, 5). Średnia byłaby równa sumie tych wartości (50), podzielonej przez liczbę obserwowanych wartości (5). Średnia lub średnia arytmetyczna byłaby równa (10). Ta średnia może nie być najlepszym sposobem obliczania, gdy istnieje duża różnorodność wartości liczbowych lub innych wartości odstających. Jest powszechnie używany do obliczania centralnej tendencji przy spójnych danych, które obejmują analizę interwałów i stosunków.
Przypisywanie ważonych wartości
Chociaż średnia arytmetyczna jest praktyczna, nie oferuje prawdziwie dokładnej średniej podczas pomiaru wartości zmiennych. Bardziej realistyczną i powszechnie stosowaną metodą biznesową jest przypisywanie wag do każdej wartości liczbowej. Przypisanie wagi lub wartości procentowej do zestawu danych zmiennych wartości jest metodą średniej ważonej. Metoda średniej ważonej stosuje pewien procent do wahań wielkości danych.
Radzenie sobie z rozwojem
Gdy zbiory danych zawierają coraz większą liczbę, konieczna jest dokładniejsza miara tendencji centralnej. Średnia geometryczna to inne podejście, które zajmuje się rozbieżnością lub wzrostem w zbiorze danych. To średnie obliczenie obejmuje pobranie n-tego pierwiastka produktu z kwot w zbiorze danych. Takie podejście mierzy rosnącą liczbę osób w analizach statystycznych i inwestycyjnych.
Alternatywne narzędzia
Oprócz średniej istnieją pewne alternatywne narzędzia, które mogą mierzyć tendencję centralną. Obejmują one tryb i medianę. Tryb identyfikuje częstotliwość niektórych wartości w zbiorze danych. Medianę można wykorzystać do określenia prawdziwej średniej wartości zestawu danych. Odbywa się to poprzez sortowanie wartości w porządku rosnącym i identyfikowanie znalezionych wartości powtarzalnych lub średnich. Jest to przydatne do identyfikacji wzorców i punktów środkowych, gdy zebrane dane zawierają zniekształcone ilości.
