Det kan være svært at afgøre, hvilken aggregator til at bruge, især, når det kommer til gennemsnit og median. Du kan altid bruge dem begge – en metrisk til at beregne gennemsnittet og en anden medianen. Dette giver dig mulighed for at se, hvilken foranstaltning der vil være mest nyttig i et bestemt tilfælde. Imidlertid vil forståelsen af disse statistiske termer gøre det lettere at vælge den rigtige aggregator.,
gennemsnit (eller middel) og median spiller den samme rolle i forståelsen af den centrale tendens i et sæt tal. Gennemsnit har traditionelt været et populært mål for et midtpunkt i et sæt, men det har en ulempe ved at blive påvirket af enkeltværdier, der er meget højere eller lavere end resten af værdierne. Derfor er medianen en bedre midtpunktsmåling for tilfælde, hvor et lille antal outliers drastisk kunne skæve gennemsnittet.
gennemsnitlig Median
konklusion
Hvis de data, du sammenligner, for det meste er ensartede, kan du sikkert bruge den gennemsnitlige (AVG) aggregator., Men hvis dit talsæt har nogle outliers, skal du overveje at bruge median (MED) til at filtrere de værdier, der skæver resultaterne.
Eksempler
Et par praktiske eksempler:
- for at rapportere om fuld opløsning, så brug Udforske Fuld Opløsning Time (timer) metrisk. Vælg medianoperatøren, fordi et antal billetter har været under undersøgelse i et stykke tid, og disse billetter kan skæve din rapport.,
- for at kontrollere det gennemsnitlige antal svar, der er indsendt af agenterne, skal du bruge # Replies-metrikken, fordi antallet af svar er mere eller mindre konstant.
- for at finde ud af, hvor hurtigt supportteamet svarer på nye anmodninger, skal du bruge metrikken e .plore First Reply Time (hrs). Da første svartid normalt er konstant, skal du oprette en måling, der tæller den gennemsnitlige første svartid. Derudover kan du filtrere proaktive billetter, oprettet af agenter fra rapporten, fordi de muligvis har en høj første svartid.,