在我们的日常生活中，数据的处理和分析是不可或缺的一部分，无论是在学业上、工作中还是进行决策时，我们都需要对一系列数字进行总结。这个时候，就会用到我们今天要探讨的两个重要概念：平均数和加权平均数。
平均数与加权平均数
首先，让我们来看看什么是平均数。平均数，也就是算术平均值，是指把一组数据中的所有数字相加，然后除以数据量得到的一个结果。这是一个非常简单直观的概念，比如你有3个分数分别是90, 80, 70，那么它们的平均值就是（90 + 80 + 70）/ 3 = 240 / 3 = 80。这意味着，如果每个人拿这三个分数，你就会得到一个整体上的“优秀”评价，因为这个成绩看起来很高，但实际上可能并非每个人的表现都一样。
接下来，我们来谈谈为什么不够完美的是只使用简单的平均值。在现实生活中，有时候某些数据点比其他点更重要或者具有更大的影响力，这就需要引入加权平均了。例如，在评估员工绩效的时候，你可能会根据他们在不同项目中的贡献给予不同的分配系数，而不是简单地将所有项目视为平等。如果你有一个员工在几个关键项目上取得了极好的成绩，同时也有几项普通任务，他或她的绩效评价应该反映出这些差异。
加权平均，就是考虑到了这些特殊情况，它通过给每个数据点赋予一个称为“权重”的因子，并将其乘以该数据点，然后将所有结果相加再除以总权重之和来计算最终结果。这允许我们根据各项特征给予不同的“发声”。举例来说，如果你的那个员工在5个任务中，第1、2、4任务各占20%，第3、5任务各占30%，那么他的总得分可以这样计算：
(0.2 * 分1) + (0.2 * 分2) + (0.6 * 分3) + (0.2 * 分4)
这里面的"分"代表具体的得分，而数字前面的小标记则表示相应比例。
结语
综上所述，加weighted average让我们的统计分析更加精细化，可以准确地反映出那些特别重要或影响力的信息，从而帮助我们做出更为合理和全面的事物评估。而如果只是用plain old mean，那么对于复杂情境下的决定可能就会显得过于简化，不够精确。因此，当面对多样性强且有一定优先级性的问题时，不妨尝试一下使用加weighted average，看看它能否带给你更多清晰明了的人生答案！