Nem szeretjük az átlagot

Olvasási idő: 2 perc

Vigyázat! Statisztikai téma következik Vigyázat! Olyan könnyen érthető, hogy nincs mentség, ha inkább kihagynád.

Az adatok korát éljük: tömegével keletkeznek, viszonylag könnyen elérhetők és elképesztően gyorsan feldolgozhatók. Ebben a felgyorsult folyamatban nem szabad elveszíteni a fókuszt: Mire is használjuk az adatokból gyártott mutatókat? Biztosan ugyanazokat a statisztikai mutatókat kell alkalmaznunk, amelyeket 20-30 éve?

Nézzük az egyszerű átlagot, ami a legnépszerűbb és a legbecsapósabb statisztikai mutató. Általános vélekedés, hogy például az átlagfizetés megmutatja egy társadalmi csoport jellemző keresetét. Pedig az átlag általában sokkal magasabb, mint a csoportot sokkal jobban reprezentáló középérték, a medián. A mediánt úgy a legkönnyebb megérteni, ha a képzeletbeli tornasor közepén álló gyerek magasságára gondolunk. Tehát a medián fizetés Magyarországon az az összeg, aminél pont ugyanannyian keresnek többet, mint kevesebbet. Az EUROSTAT szerint ez 2016-ban Magyarországon 4772 EUR volt, míg az átlagérték 5397. Szeretnénk azt hinni, hogy az „átlagos vásárló” 5397 EUR-ból gazdálkodik, pedig inkább igaz a 4772.

A vállalati gyakorlatban ennél sokkal nagyobb eltérések is lehetnek, különösen akkor, ha jóval kevesebb ügyfelet vagy jóval szélesebb skálán mozgó szempont szerint vizsgálunk. Például ha van egy 100 ügyfélből álló, bt-ket tartalmazó ügyfélszegmensünk, ahol a jellemző árbevétel 1 millió forint körül van, de bekerül ide egy százmilliós árbevételű cég, akkor az átlag egyedül őmiatta felmegy a kétszeresére! Ezt a csoportot továbbra is sokkal jobban jellemzi a medián 1 millió körüli értéke.

Másik példa, hogy hogyan csökkenthetjük egy 100 hívást bonyolító call centeres kolléga átlagos 10 perces átlagos hívásidejét fél perccel. Az átlagot ismerő szemfüles elemző megoldása szerint úgy, hogy kihagyunk egyetlen egy órás hívást, és már teljesítettük is a célt! Megváltozott ettől a call centeres teljesítménye? Nem, mert a medián híváshossz nem változott.

Jó ha megjegyezzük tehát, hogy az átlagérték milyen érzékeny lehet akár egy-egy adatminőségi hibára vagy kiugró értékre.

A mediánnal szemben az átlag azért terjedt el sokkal jobban, mert az összegből és a darabszámból könnyen számítható, tehát az adatbázisok és a számítástechnika kora előtt is jól kezelhető volt.

Manapság viszont az adatbázisok korát éljük, amikor igenis érdemes az ügyfeleinket sokkal jobban jellemző mediánt használni az üzleti kimutatásokban.

A Hiflylabs üzleti értéket nyer ki az adatokból. A csapat magja jó 15 éve dolgozik ezen, ma már több mint 50 lelkes munkatárssal együtt.

A kép forrása: Lynda.com