개별 평균 값의 총 평균 계산하기

Insights에서 데이터를 처리할 때 혼동될 때가 있습니다. 불일치의 일반적인 원인 중 하나는 Simpson의 역설이라고도 하는 개별 평균 값의 총 평균을 계산하는 것입니다.

대부분의 경우 개별 평균 값의 전체 평균은 원래 숫자 집합의 평균과 같지 않습니다. 값 개수가 같은 숫자 집합에 대해 평균 값이 계산되는 경우에만 같아질 수 있습니다. 하지만 일상적인 리포팅에서는 정확히 동일한 개수의 값을 가진 데이터 집합을 볼 가능성이 거의 없습니다.

차이점이 어떻게 발생하는지 살펴보겠습니다.

A 상담원이 3, 6, 4, 6, 및 11의 전체 해결 시간으로 5개의 티켓을 해결했습니다. B 상담원은 2 및 8의 전체 해결 시간으로 2개의 티켓을 해결했습니다.

상담원 A의 평균 전체 해결 시간은 6시간이지만 상담원 B의 평균 해결 시간은 5시간입니다. 이러한 개별 결과의 평균값은 5.5시간입니다. 하지만 두 상담원이 해결한 모든 티켓의 총 평균을 연산하면 5.42시간이 됩니다.

보시다시피 이 예에서는 0.08시간의 차이가 나지만, 실제로 수십 명의 담당자와 수백 개의 티켓에 대한 총 평균을 연산하면 그 차이가 훨씬 실질적입니다.

롤업을 사용하여 전체 평균 계산하기

평균 또는 중간 값에 대한 보고서에서 표에 전반적인 평균을 추가해야 하는 경우에는 롤업 연산자를 사용합니다.

롤업은 속성이 보고서에 없는 것처럼 메트릭의 수식을 계산하므로, 데이터 컬럼에 대한 실제 합계를 집계할 수 있습니다.

예를 들어 평균, 중간 값 및 백분율 메트릭을 연산하는 보고서를 작성하고 티켓 담당자 속성별로 세분화했습니다. 평균 및 롤업 집계 방식을 이 보고서에 추가하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

보시다시피 이 경우에는 평균과 롤업의 차이가 매우 큽니다. 티켓 담당자 속성이 고려되지 않으므로 롤업은 각 메트릭의 실제 전체 평균을 반환합니다. 시스템은 백그라운드에서 다음 테이블을 연산합니다.

보고서에 롤업을 추가하려면 다음과 같이 하세요.

1. 기존 테이블 보고서에 액세스하거나 새로 만듭니다.

2. 테이블 헤더에서 메트릭을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.

3. 총계 > 롤업 > 모든 로우를 선택합니다.