在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
01
平均数(average)
一般指算术平均数。就是一组数据的算术平均值，即全部数据累加除以数据个数的结果。
例如：上一年公司一到四季度的销售额分别为260万、320万、220万、400万，那么平均季度销售额为（260 320 220 400）/ 4 = 300，即平均季度销售额为300万。
02
绝对数(absolute number)与相对数(relative number)
绝对数：是总量指标，它是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合指标。例如：公司年销售额2000万，公司总人数160 人等。
绝对数也可以表现为某现象总体在一定时间、地点条件下数量增减变化的绝对数，例如：A产品的年销售额比B产品的年销售额多260万。
相对数：是指两个有联系的指标对比计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数的计算公式：相对数 = 比较值（笔数）/基础值（基数）
相对数一般以倍数、成数、百分数等表示，它反应客观现象之间数量的联系程度。例如：公司女员工人数占比20%；公司男女员工比例为1:5；本月销售额是上个月的3倍；本季度销售额只完成任务的8成等。
03
百分比(percentage)与百分点(percentage point)
百分比：相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。
运用百分数时，也要注意概念的精确。例如：“比过去增长20％”，即过去为100，现在是“120”；“比过去降低20％”，即过去是100，现在是“80”；“降低到原来的20％”，即原来是100，现在是“20”等。
百分点：指不同时期以百分数形式表示的相对指标（如：速度、指数、构成等）的变动幅度。
例如：公司所有产品销售总额中，A产品的销售占比由去年的25%上升到今的35%，我们可以说：公司销售总额中，A产品所占的比重，今年比去年上涨了10个百分点（35-25=10）；但不能说上涨了10%。
04
频数(Frequency )和频率(Relative frequency)
频数：在一组数据中，某个数据出现的次数叫作频数。
频率：某个数据出现的次数与总次数的比值称为频率。
例如：抛一枚硬币100次，正面朝上有53次，反面朝上有47次，这里硬币正面朝上的频率是53/100，正面朝上的频数就是53，反面朝上的频率是47/100，反面朝上的频数是47。
05
比例(proportion)和比率(ratio)
比例：表示总体中的某一部分数量占总体数量的比重, 反映总体的构成或者结构。一般用百分比的形式表示。
比率：表示总体中两个部分之间的比较，反应总体中各部分的关系，用几比几的形式表示。
例如：公司有50人，男生30人，女生20人，男生比例是30：50， 女生的比例是20：50，男生与女生的比率是30：20
06
倍数(multiple)与番数(doubling)
倍数：表示一个数据是另一个数据的几倍，通常用一个数据除以另一个数据获得。例如：A/B=C，那么A是B的C倍。
番数：指原来数量的2的n次方倍。例如：公司去年利润为200万，今年利润比去年翻一番，即400万（200 * 2）；今年利润比去年翻两番，即800万（200 * 2 * 2）。
07
同比(year-on-year)与环比(month-on-month)
同比：与历史同时期进行比较得到的数值。
例如：我公司今年一季度A产品销售额同比增加35%，意思是今年一季度A产品销售额比去年一季度A产品销售额增加35%，这是同比。
环比：与前一个统计期进行比较得到的数值。可以是2月与1月相比、8日与7日相比、二季度与一季度相比等等。
例如：我公司今年二季度B产品销售额环比增加30%，意思是今年二季度B产品销售额比一季度增加30%。
08
字段与记录
字段：是代表事物或现象某种特征的变量。例如：下表中的"员工薪酬“、"车辆费"等。
记录：是事物特征的具体表现。例如：下表中的一行即为一条记录。
费用表
09
众数
数据集合中出现次数最多的数值称为众数。如果有两个或多个数值出现次数并列最多，那么这两个或多个数值都是该集合的众数。
例如：数据集合｛2、3、8、6、3、5、3、2、6、3｝中众数为3。
10
中位数
将数据集合中所有数据按照升序或降序排列，居于最中间的数值即为该集合的中位数，若集合中数值个数为奇数，取最中间一个为中位数，若集合中数值个数为偶数，取最中间两个数值的算术平均数为中位数。
例如：｛2、5、6、9、13、15、20｝中位数为9；｛3、5、6、8、9、12、13、17｝中位数为(8 9)/2=8.5。
11
加权算术平均数
加权算术平均数是计算具有不同权重的数据的算术平均数。
所谓数据的权重是反映一个数据在数据集合中的重要性，一般用权数来表示。
将数据集合中各数据乘以相应的权数，然后加总求和再除以所有权数之和，即为该数据集合的加权算术平均数。它适用于已分组数据集合。
假设有一组数据集合，包含k个数据组，各组的简单算术平均数分别为
、
、
、···、
，每组数据的数据个数分别为
、
、
、···、
，每组数据的个数就是该组数据的权数，那么加权算术平均数的公式为：
例如：某水果超市购入苹果200斤，每斤3.5元；香蕉180斤，每斤3.3元；葡萄260斤，每斤4.2元，那么所购入的水果平均每斤多少元，通过加权算术平均数公式可得：
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几何平均数
在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时，数据之间的关系不是加减关系，而是乘除关系，应运用几何平均数分析。
将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。
假设一个数据集合的数据分别为
、
、
、···、
，且所有数值都大于0，那么该数据集合的几何平均数公式为：
例如：某工厂有一条生产线有三道工序，每道工序的产品合格率分别为93%、88%、94%，计算这条生产线的平均合格率。
由于只有合格品才能进入下一道生产工序，所以每道工序的合格率之间是乘积关系，利用几何平均数公式分析可得：
End.
