データサイエンスにおいて、「平均値」や「最頻値」はデータ分析の基本的な統計指標であり、それぞれ異なる特徴や用途を持っています。以下に具体的な事例を交えて説明します。
1. 平均値
平均値はデータの合計をデータの数で割ったもので、全体の中心傾向を表します。
事例：マーケティングの顧客分析
ある商品の購入額を分析する際、顧客の平均購入額を計算すると、典型的な顧客がどれくらいの金額を消費するかの目安が得られます。しかし、平均値は外れ値（非常に高額な購入者や低額の購入者）に影響を受けやすいため、注意が必要です。例えば、一部の顧客が大量購入することで平均値が大幅に上がる可能性があります。
他の事例
- 医療データにおける患者の平均年齢の把握
- 教育分野でのテストの平均点の分析
2. 最頻値
最頻値はデータセットで最も頻繁に出現する値を指します。これはカテゴリカルデータにおいて特に重要です。
事例：ファッション業界の人気サイズ分析
ファッション小売業者が、Tシャツの最も売れるサイズを分析するとします。この場合、最頻値を求めることで、どのサイズが最も人気があるかがわかります。この情報をもとに在庫や生産量を調整することで、売れ残りや品切れのリスクを減らせます。
他の事例
- 小売業における最も購入される商品のカテゴリー
- 社会調査での最も頻出する回答（例：顧客満足度調査での「非常に満足」などの選択肢）
平均値と最頻値の比較が役立つ場面
例えば、給与データを扱う際には、平均年収と最頻年収の両方を確認することが多いです。平均年収は全体の水準を示しますが、もし一部の社員が非常に高い給与を得ている場合、平均値はその影響を受けます。一方、最頻年収を見ると、一般的な社員がどれほどの給与を得ているかがわかりやすくなります。