nehéz lehet eldönteni, hogy melyik aggregátort kell használni, különösen az átlag és a medián esetében. Mindig használhatja mindkettőt-egy metrikát az átlag kiszámításához, a másik pedig a medián. Ez lehetővé teszi, hogy melyik intézkedés lesz a leghasznosabb egy adott esetben. Ezeknek a statisztikai kifejezéseknek a megértése azonban megkönnyíti a megfelelő aggregátor kiválasztását.,
az átlag (vagy átlag) és a medián hasonló szerepet játszik egy számkészlet központi tendenciájának megértésében. Az átlag hagyományosan egy középpont népszerű mércéje egy készletben, de hátránya, hogy az egyes értékek befolyásolják, amelyek sokkal magasabbak vagy alacsonyabbak, mint a többi érték. Ez az oka annak, hogy a medián jobb középpont-intézkedés azokban az esetekben, amikor kis számú kiugró drasztikusan megdöntheti az átlagot.
átlagos medián
következtetés
Ha az összehasonlított adatok többnyire egységesek, akkor biztonságosan használhatja az átlagos (AVG) aggregátort., Ha azonban a számkészletnek van néhány kiugró értéke, akkor meg kell fontolnia a medián (MED) használatát, hogy kiszűrje az eredményeket torzító értékeket.
példák
néhány gyakorlati példa:
- a teljes felbontás idejének jelentéséhez használja a Explore Full Resolution Time (hrs) metrikát. Válassza ki a medián operátort, mert egy ideje már több jegyet is vizsgálnak, és ezek a jegyek ronthatják a jelentését.,
- az ügynökök által küldött válaszok átlagos mennyiségének ellenőrzéséhez használja a # Replies metrikát, mivel a válaszok száma többé-kevésbé állandó.
- ahhoz, hogy megtudja, milyen gyorsan válaszol a támogató csapat az új kérésekre, használja az Explore First Reply Time (hrs) metrikát. Mivel az első válaszidő általában állandó, hozzon létre egy mutatót, amely kiszámítja az átlagos első válaszidőt. Ezenkívül kiszűrheti a proaktív jegyeket, amelyeket az ügynökök hoztak létre a jelentésből, mert lehet, hogy magas az első válaszidő.,