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From Keio/Keio New Lines & Toei Shinjuku Lines 京王線/京王新線/都営新宿線 地下ルート このルートのポイント 1. 京王線新宿駅の場合は「京王新線口」の改札を出て都庁方面「KEIOMALL ANNEX」を進んでください。 2. 都営新宿線/京王新線新宿駅の場合は出口「新都心口」を目指して改札を出てください。 3. 都営新宿線「新都心口」改札を越えるとすぐにワンデーストリートという名前の地下通路に入ります。 ワンデーストリートに入ったらあとは道なり(途中で多少くねります)に。右が都庁、左が当ホテルという突き当たりを左に進んでください。 4.
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デジタルマーケティングの成果レポートを読むと、「平均〇〇」という言葉が多く並びます。 データ群の「真ん中」を表現する代表値(対象のデータの特徴を表す値)として、平均はとてもよく使われています。 ところで、データ群の「真ん中」を表現する代表値には、もう1つあることがあまり知られていません。その名は中央値と言います。 平均、中央値それぞれに「真ん中」を表す役割がありますが、計算式が違うため、いつも同じ結果が出るとは限りません。ですから、何を知りたいかによって、平均と中央値は使い分けている人もいます。 そこで、平均と中央値の計算方法、そして使い方についてまとめてみました。 平均とは?中央値とは?
[データ] = (1, 2, 6, 7, 9, 10) データは偶数(6)なので中央値は(6, 7)と2個存在する。どちらの中央値であっても、さらにいえば6と7の中間にあるどの値であっても、同じ最小値を与える。データ数が偶数個の場合の中央値は「2個の中央値の中間値とする」ことになっているが、便宜的な合意事項である。 平均値はデータ数が偶数であっても一意に定まる。平均値は(5. 83)であって、それ以外のどの値でもない。
子どもの頃から馴染みがあって、使いやすいため、「平均」ということばは、日常のいたるところで見かけます。 しかし、データ全体の特徴を分かりやすく見るために使われる代表値には、「平均値」以外にも、「中央値」、「最頻値」といった種類があることをご存じですか?
このように、中央値は、データ全体ではなく、真ん中だけを表しているので、データの変化、比較には向いていない場合があります。 ③最頻値 最頻値とは、「一番個数が多い値」です。 例えば、数値が「1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 1000」とあったとき、最頻値は、3になります。 中央値と同様に、極端な値の影響は受けていません。 会社Aの最頻値は650万円で、会社Bの最頻値は300万円です。 こちらも中央値同様、会社Bの年収が低い事を確認できます。 しかし、最頻値にも問題点があります。 極端な話ですが、会社Aの社員の年収が各金額帯で、同数だった場合は、一番個数が多いものという概念がなくなるので、最頻値という数値の意味を成しません。 また、そもそものデータの数が少ない場合にも、理想的な結果は得られません。 結局どう選べばいいの? 適切な代表値を採用するまでの道のりは、以下の通りです。 ①分布を見る。 ②きれいなお山型の分布(会社Aのような形)→ 平均値 きれいな分布でない(会社Bのような形)→ 中央値、最頻値を確認する。 ③データの個数が少ない場合は、最頻値は使わない。 きれいな分布でない場合、中央値や最頻値の両者とも使わない方が良い場合もあります。 例えば、分布の山が2つあるような場合です。 そういった場合は、ヒストグラムや箱ひげ図で分布について考えましょう。 まとめ <平均値>「全ての値を足して、それを値の個数で割った値」 メリット:すべての値が抜けもれなく、平均値という数値に反映される。 デメリット:極端な値があった場合は、大きく影響を受けてしまう。 <中央値>「数値を小さい方から順に並べたときに、真ん中に位置する値」 メリット:極端な値があった場合でも、影響を受けづらい。 デメリット:データ全体の変化を見るとき、比較するときには向かないことがある。 <最頻値>「一番個数が多い値」 デメリット:データの個数が少ない場合は使えない。 さて、何でも「平均」だけで考えてはいけないことは、お分かりいただけたでしょうか? そして、ご紹介した3つの代表値にはそれぞれ特徴があり、いずれも相応しくない使い方をすると、データの実態を見誤ってしまうことが分かったと思います。 とは言え、データのボリュームがあまりにも大きいと、その分布をみて、その全貌を正しく把握するのは、なかなか大変です。 かっこでは、膨大なデータを正しく見られるように整理、集計、可視化することで、全員が実態を把握して、正しく判断するためのお手伝いをしています。 1億レコードを超えるようなデータであっても、ちゃんと見えるようにしますので、困った際には、ぜひ、 かっこのデータサイエンス までご相談ください。 1億レコードまでのデータであればよりお手軽に使える「 さきがけKPI 」というサービスもございます。ご検討ください。 かっこ株式会社 データサイエンス事業部 西村 聡一郎 中古車の広告事業を展開している前職を経て、かっこ株式会社に入社。趣味は、競馬、筋トレ、読書、国内旅行。
対象のデータの特徴を表す値として、データ分析の基礎となる代表値。代表値には、「平均値」「中央値」「最頻値」の3種類があります。今回は、データの真ん中を表現する二つの値、「平均値」と「中央値」の違いを中心に、計算方法・それぞれの活用方法を解説します。 平均値とは 平均値とは、データの数字を全て足してデータの個数で割った値のこと。 全てのデータが反映された値であるため、データ全体としての変化を追いやすいのがメリットです。しかしその反面、外れ値の影響を受けやすく、値が真ん中から大きくずれてしまう恐れもあります。 例えば、あるテストを受けた3人の得点がそれぞれ30点・35点・40点だった場合、平均点は35点ですが、ここに100点の人が加わると、平均点は51.