
作者:CDA持证人 余治国
一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》,报告中说,从薪酬来看,女性的平均薪酬为8689元/月,与男性的9942元/月相差1253元,报告发布后,立马引起网友热议。
大部分民众对平均工资、平均年终奖、人均GDP是不买账的,为什么?这就是犯了统计上滥用平均值的错误。
问题:
对于偏态数据大多数样本达不到/或远超过平均值水平;
平均值没有代表意义;只看平均值会忽略波动。
原因:
平均值的信息量有限;不能告诉你分布形态和波动;
平均值容易被极端值拉偏;
不同性质的数据被放一起机械的被平均了(需要分层进行分析)。
应对策略:
明确平均值使用的前提条件;正确的应用平均值;
除了关注平均值外,还要搞清楚数据的分布形态;
结合其它指标一起分析(如中位数,极差,标准差等)
某产品寿命服从正态分布,平均值为10000小时,有50%的产品寿命会大于10000小时。
某产品寿命服从指数分布,平均值为10000小时,只有36.79%的产品寿命会大于10000小时。
例:已知某产品每个季度的不良率,求全年度平均不良率。
错误答案1:(1.25%+1.14%+1.15%+1.05)/4
错误答案2:(1.25%*1.14%*1.15%*1.05%)^1/4
正确答案1: (250+240+300+199)/(20000+21000+26000+19000)
正确答案2: (1.25%*20000+1.14%*21000+1.15%*2 6000+1.05%*19000)/ (20000+210000+26000+19000)
问题:
分析:
应对策略:
样本量较小时样本均值或比率波动较大
QE:你看,7号这天原材料不良率太高了,达到停线标准了!你必须把库存都退给供应商!
SQE:这几天使用的原材料都是同一供应商同一批次的,平均不良率为0.13%,质量没问题!
现象:
真实原因:
20世纪70年代,美国为减少红灯时汽车在路口等待造成的汽油浪费,决定评估是否允许红灯时右转。弗吉尼亚公路与运输局研究后报告声称,允许红灯右转后事故发生率没有显著增加(p>0.05)。若干年后研究发现,允许红灯右转后汽车撞毁的频率比以前提高了20%,行人被撞的频率比以前提高了60%。
场景:
问题:
原因:
有很多原因导致数据不服从正态分布;
数据不正态不等于过程不受控;
数据不正态不等于数据造假。
应对对策
相关不等于因果,但因果必相关;因果关系是相关关系的子集;相关关系可以为寻找因果关系提供指引和线索;采取改善措施要针对真正的原因来改善,而不是针对相关关系采取措施。
错误案例
刚出生的婴儿一个月可以长5cm;如果按这个速度预测,他30岁时可以长到多高?
某公司前年销量增长了10%;去年增长了10%,今年也增长了10%;你能用这个增长速度去预测它20年后的销量吗?
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。
CDA 考试官方报名入口:https://www.cdaglobal.com/pinggu.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10