통계적 평균은 비즈니스 데이터를 비교하고 측정하기위한 실질적인 도구입니다. 숫자 값 세트에 평균값을 지정하는 방법을 제공합니다. 이 평균 금액은 Central Tendency라고도하는 데이터 세트의 중간 지점을 결정합니다. 평균 계산은 유사하지만 다른 데이터 유형은 대체 접근법을 요구할 수 있습니다.
산술 접근법
산술 평균은 데이터 세트의 모든 숫자 값의 합계로 구성됩니다. 그 결과는 나열된 값의 수로 나뉩니다. 데이터 집합에이 수 (5,10,10,20,5)가 들어 있다고 가정합니다. 평균은이 값의 합 (50)을 관측 값의 수로 나눈 값과 같습니다 (5). 평균 또는 산술 평균은 같을 것입니다 (10). 이 평균값은 수치 값이나 다른 특이 치에 넓은 변동이있을 때 최상의 계산 수단이 아닐 수도 있습니다. 간격 및 비율 분석과 관련된 일관된 데이터로 중앙 경향을 계산하는 데 일반적으로 사용됩니다.
가중치 값 할당
산술 평균은 실용적이지만 변동 값을 측정 할 때 진정한 평균을 제공하지는 않습니다. 보다 현실적이고 일반적으로 사용되는 비즈니스 방법은 각 숫자 값에 가중치를 할당하는 것입니다. 변동 값의 데이터 세트에 가중치 또는 비율을 지정하는 것은 가중 평균법입니다. 가중 평균법은 변동 데이터 양에 백분율을 적용합니다.
성장에 대처하기
데이터 세트에 증가하는 숫자가 포함되면 중앙 경향에 대한보다 정확한 측정이 필요합니다. 기하 평균은 데이터 세트 내의 불일치 또는 성장을 다루는 또 다른 접근법입니다. 이 평균 계산에는 데이터 집합의 양을 곱한 값의 n 번째 근을 취하는 것이 포함됩니다. 이 접근법은 통계 분석 및 투자 분석에서 증가하는 수치를 측정합니다.
대체 도구
평균을 제외하고 중심 경향을 측정 할 수있는 대체 도구가 있습니다. 여기에는 모드와 중앙값이 포함됩니다. 이 모드는 데이터 세트의 특정 값의 빈도를 식별합니다. 중간 값은 데이터 세트의 실제 중간 값을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 오름차순으로 값을 정렬하고 발견 된 반복 또는 중간 값을 식별하여 수행됩니다. 수집 된 데이터에 왜곡 된 양이 포함되어있는 경우 패턴 및 중간 점을 식별하는 데 유용합니다.
