统计平均值是用于比较和测量业务数据的实用工具。它提供了一种为一组数值分配平均值的方法。此平均数量确定数据集的中点，也称为中心趋势。尽管平均值的计算相似，但不同的数据类型可能需要替代方法。
算术方法
算术平均值由数据集中所有数值的总和组成。然后将结果除以列出的值的数量。假设一组数据包含这些数字（5,10,10,20,5）。平均值等于这些值的总和（50）除以观察到的值的数量（5）。平均值或算术平均值等于（10）。当数值或其他异常值存在较大变化时，该平均值可能不是最佳计算方法。它通常用于计算集中趋势，其中包含分析间隔和比率的一致数据。
分配加权值
尽管算术平均值是实用的，但在测量波动值时它并不能提供真正精确的平均值。更现实和常用的商业方法是为每个数值分配权重。将权重或百分比分配给波动值的数据集是加权平均方法。加权平均法将百分比应用于波动的数据量。
处理增长
当数据集包含越来越多的数字时，需要更准确地衡量集中趋势。几何平均值是处理数据集内的差异或增长的另一种方法。这种平均计算涉及获取数据集中金额的乘积的第n个根。这种方法衡量的是统计和投资分析中不断增加的数字。
替代工具
除了均值之外，还有一些可以衡量集中趋势的替代工具。这些包括模式和中位数。该模式标识数据集中某些值的频率。中位数可用于确定数据集的真正中间值。这是通过按升序对值进行排序并确定找到的重复值或中间值来完成的。当收集的数据包含扭曲的数量时，这对于识别模式和中点非常有用。
