統計的平均は、ビジネスデータを比較および測定するための実用的なツールです。平均値を一連の数値量に割り当てる方法を提供します。この平均量は、中央傾向としても知られるデータセットの中点を決定します。平均値の計算は似ていますが、データ型が異なると別の方法が必要になる場合があります。
算術アプローチ
算術平均は、データセット内のすべての数値の合計です。結果はリストされた値の数で割られます。一連のデータにこれらの番号（5,10,10,20,5）が含まれているとします。平均値は、これらの値の合計（50）を、観測された値の数（5）で割ったものに等しくなります。平均または算術平均は（10）に等しくなります。この平均値は、数値やその他の外れ値に大きな変動がある場合には、最善の計算方法ではないかもしれません。これは通常、間隔と比率の分析を含む一貫したデータを使用して中心的傾向を計算するために使用されます。
加重値の割り当て
算術平均は実用的ですが、変動値を測定する際に真に正確な平均を提供するわけではありません。より現実的で一般的に使用されているビジネス方法は、各数値に重みを割り当てることです。変動値のデータセットに重みまたは割合を割り当てることは、加重平均法です。加重平均法は変動するデータ量にパーセントを適用します。
成長への対処
データセットに増加する数が含まれている場合は、中心的傾向をより正確に測定する必要があります。幾何平均は、データセット内の格差や成長に対処するもう1つのアプローチです。この平均計算には、データセット内の金額の積のn乗根が必要です。このアプローチは、統計分析および投資分析に見られる増加する数を測定します。
代替ツール
平均以外にも、中心的傾向を測定することができるいくつかの代替ツールがあります。これらはモードと中央値を含みます。モードは、データセット内の特定の値の頻度を識別します。中央値は、データセットの真の中間値を決定するために使用できます。これは、値を昇順にソートし、見つかった繰り返し値または中間値を識別することによって行われます。これは、収集されたデータに歪んだ量が含まれている場合にパターンと中間点を識別するのに役立ちます。
