Всем привет, на связи снова Константин!
Сегодня хотелось бы поговорить о ловушках, в которые нас может завести среднее. Когда мы говорим о средней конверсии, среднем чеке или чьей-нибудь средней зарплате, то это самое среднее очень часто совсем не отражает реальную картину. Всем наверное знакома аналогия про двух человек, где один ест икру, второй ест хлеб, а вместе они едят бутерброд с икрой. Тоже самое можно сказать и про среднюю зарплату, где на одном краю спектра человек зарабатывает миллиарды, а на другом существует на границе бедности, но в среднем все вроде как зарабатывают приличные деньги.
Таких ловушек на самом деле достаточно много (почитайте, например, про “парадокс Симпсона”). Часто это происходят или из-за непонимания каких-то основ из мат. статистики. Например, во многих ситуациях достаточно брать медиану вместо среднего и сразу окажется, что средняя зарплата не такая уж и средняя (медиана в данном случае отражает зарплату ровно посередине распределения, т.е. такую зарплату, которую 50% людей будет зарабатывать больше, а оставшиеся 50% меньше).
А еще часто достаточно просто посмотреть на распределение нашей метрики целиком, а не на среднее/медиану которую мы посчитали. Тогда мы сможем глазами увидеть насколько у нас большой разброс в значениях, какие пиковые значения у нас есть (и сколько их) и т.д.
Всяким таким простым, но крайне эффективным трюкам мы учим на нашем курсе “Data-Driven Продукт Менеджер” и что самое главное, разбираем как применять такие методы на практике. Следующий поток стартует осенью, а записаться на него можно уже прямо сейчас: https://productdo.it/data_driven.
До встречи!
Сегодня хотелось бы поговорить о ловушках, в которые нас может завести среднее. Когда мы говорим о средней конверсии, среднем чеке или чьей-нибудь средней зарплате, то это самое среднее очень часто совсем не отражает реальную картину. Всем наверное знакома аналогия про двух человек, где один ест икру, второй ест хлеб, а вместе они едят бутерброд с икрой. Тоже самое можно сказать и про среднюю зарплату, где на одном краю спектра человек зарабатывает миллиарды, а на другом существует на границе бедности, но в среднем все вроде как зарабатывают приличные деньги.
Таких ловушек на самом деле достаточно много (почитайте, например, про “парадокс Симпсона”). Часто это происходят или из-за непонимания каких-то основ из мат. статистики. Например, во многих ситуациях достаточно брать медиану вместо среднего и сразу окажется, что средняя зарплата не такая уж и средняя (медиана в данном случае отражает зарплату ровно посередине распределения, т.е. такую зарплату, которую 50% людей будет зарабатывать больше, а оставшиеся 50% меньше).
А еще часто достаточно просто посмотреть на распределение нашей метрики целиком, а не на среднее/медиану которую мы посчитали. Тогда мы сможем глазами увидеть насколько у нас большой разброс в значениях, какие пиковые значения у нас есть (и сколько их) и т.д.
Всяким таким простым, но крайне эффективным трюкам мы учим на нашем курсе “Data-Driven Продукт Менеджер” и что самое главное, разбираем как применять такие методы на практике. Следующий поток стартует осенью, а записаться на него можно уже прямо сейчас: https://productdo.it/data_driven.
До встречи!