Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Почему среднее значение не всегда отражает суть данных

Среднее (mean) — одна из самых распространённых метрик в анализе данных, но его использование может привести к неверным выводам.

⚠️ Когда среднее вводит в заблуждение?
1. Выбросы сильно искажают результат (например, средняя зарплата в компании с одним миллиардером).
2. Смещение распределения — в асимметричных данных среднее может не отражать «типичное» значение.
3. Категориальные данные — нельзя усреднять, например, номера телефонов или географические координаты.

🔍 Что делать?
✅ Использовать медиану для устойчивости к выбросам.
✅ Смотреть на разброс данных (стандартное отклонение, IQR).
✅ Визуализировать распределение, а не полагаться только на одно число.

www.tg-me.com/ca/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/855

957 viewsFeb 26 at 18:17

Почему среднее значение не всегда отражает суть данных

Среднее (mean) — одна из самых распространённых метрик в анализе данных, но его использование может привести к неверным выводам.

⚠️ Когда среднее вводит в заблуждение?
1. Выбросы сильно искажают результат (например, средняя зарплата в компании с одним миллиардером).
2. Смещение распределения — в асимметричных данных среднее может не отражать «типичное» значение.
3. Категориальные данные — нельзя усреднять, например, номера телефонов или географические координаты.

🔍 Что делать?
✅ Использовать медиану для устойчивости к выбросам.
✅ Смотреть на разброс данных (стандартное отклонение, IQR).
✅ Визуализировать распределение, а не полагаться только на одно число.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований