01 | 平均值：不要被骗了，它不能代表整体水平

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文通过讲解平均值的概念和局限性，强调了平均值在某些情况下无法代表整体水平。作者指出平均值容易受到极端值的影响，在不均匀分布或正态分布的情况下，平均值缺乏客观性。文章还提到了分组结论和整体平均值的差异，强调了分组中的平均数更具参考价值。通过举例说明，作者阐述了整体平均值不能代表各分组情况，分组结论和整体平均值结论可能会有较大差异。文章以技术分析为主线，通过数学题和实际案例，深入浅出地解释了平均值的局限性和应用场景，为读者提供了对数据分析思维的启发和引导。 文章通过引入辛普森悖论，强调了平均值的局限性和数据分析中的误区。辛普森悖论告诉我们，在分组比较中占优势的一方，在总评中可能是失势的一方，强调了分组结论和整体平均值结论可能会大相径庭。作者还提到了平均值的敏感性，以及整体平均值在数据分布不均匀时缺乏意义。通过NBA球员命中率和游戏付费率的例子，阐述了平均值的局限性和误导性，强调了在数据分析中需要细分数据来获取更准确的结论。 总的来说，本文通过深入的技术分析和生动的案例，向读者展示了平均值的局限性和辛普森悖论的启示，引导读者在数据分析中不仅仅依赖整体平均值，而是要结合数据分布情况和分组结论，以获取更准确的分析结果。文章语言生动，观点鲜明，适合对数据分析感兴趣的读者阅读。