均值、中值、众数

反映数据趋势的中心数据：

均值（平均数）适合描述趋于正态分布的数据

中值（中位数）适合描述存在极大或极小值的数据

众数适合描述多峰数据（存在多个频繁出现的值）。

均值、中值、众数的关系可以反映出数据的多种分布情况。

在符合正态分布的数据中，均值、中值、众数三者相等。

中值与均值相等，则说明分布是偶对称的。

当中值与均值不相等时，说明数据分布是非对称的（偏态），存在极端值（在数据的某一侧偏大或偏小）。

偏态分布的众数，依然是峰值，中值无影响，均值则会偏向异常数据端。

如果均值比中值、众数大，则说明存在多个异常的偏大数据；如果偏小，则说明存在多个异常的偏小数据。

例如当居民的平均工资增加时，是否意味着大家的生活越来越好？

不一定。

如果居民收入的均值增加，中值却下降了，这说明高收入人群的财富在增加，而低收入人群的收入却没有太大变化，大部分居民的生活并没有变好。

在互联网行业，数据中心数据实际应用之一，便是对用户群的分组——将不同属性的用户区分开，并针对性的进行用户管理。

例如我们按照活跃程度试图将用户分成高、中、低三个用户组，那么三个组之间的界限在哪里？这就可以通过分析数据的集中趋势来设置基准值。