博客在汇总多个类别的统计数据时，分析员通常必须在使用加权平均数和未加权平均数之间作出决定。不加权平均数基本上是你熟悉的平均数计算方法。假设0%的用户在第一天登录到我的站点，100%的用户在第二天登录。两天的未加权平均值为（0%+100%）/2=50%。加权平均数考虑了样本量。假设在上面的例子中，第1天只有1个用户注册，第2天有4个用户注册，这两天总共有5个用户。加权平均值为0%*（1/5）+100%*（4/5）=80%。通常，用户希望计算加权平均数，因为这样可以防止样本量较小的类别产生偏差。如果我们想添加一个加权平均值的行，我们可以通过SQL来完成，如下面的例子所示（注意，这个例子利用了Redshift语法）让我们通过一个例子来说明如何计算这些度量值！假设原始数据t1包含：下面是如何计算加权平均数。为了添加一个额外的'Total'行，我使用了一个SQL Union all。选择月份：：varchar（12），（四舍五入（perc_购买_超过10_美元*100，大数据提供，大数据下，2）| |'%"），因为perc_购买_超过10_美元，样本大小从t1全部联合选择'加权平均'，（四舍五入（sum（perc_purchases_over_10_dollars*sample_size）/sum（sample_size）*100，2）| |'%'），总和（样本大小）从t1分组依据1结果如下：相反，如果我们希望使用未加权平均数，商城建站系统，我们可以简单地将每个类别的avg（）联合起来（附加的四舍五入/十进制转换是为了格式化目的）选择月份：：varchar（15），（四舍五入（perc_购买_超过10_美元*100，2）| |'%"），因为perc_购买_超过10_美元，样本大小从t1全部联合选择'未加权平均值'，云服务器好还是，（四舍五入（平均（perc_购买_超过10_美元）*100，2）：：十进制（6,2）| |'%'），淘客查询，sum（样本大小）作为样本大小从t1在这里，我们可以看到结果不同于加权平均的例子（12.04%，而不是12.00%）。请注意，如果每个类别的样本量相同，则未加权平均数和加权平均数相等。标记：数据团队