生活中，人们离不开数据。我们不仅要收集、整理和表示数据，还需要对数据进行分析，进而帮助我们更好的作出判断。
- 平均数
- 一般地，对于 n 个数 x1, x2, x3, ..., xn, 我们把 1/n (x1 + x2 + x3 + ... + xn) 叫做这 n 个数的算术平均数（mean）,简称平均数。
- 实际问题中，一组数据里的各个数据的“重要程度”未必相同。因而，在计算这组数据的平均数时，往往给每个数据一个“权”。配权后计算得到的平均数称为加权平均数（weighted mean）
- 中位数与众数
- 一般地，n 个数据按大小顺序排列，处于最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数（median）. 一组数据中出现次数最多的那个数据叫做这组数据的众数（mode）.
- 平均数、中位数、众数都是描述数据集中趋势的统计量.
- 计算平均数时，所有数据都参与了运算，它能充分地利用数据所提供的信息，因此在现实生活中较为常用，但它容易受极端值的影响。如比赛评分时，个别裁判不公正打分将直接影响运动员的成绩。为此一般先去掉一个最高分和一个最低分，然后求其余得分的平均数作为运动员的得分。
- 中位数的优点是计算简单，受极端值影响较小，但不能充分利用所有数据的信息。
- 一组数据中某些数据多次重复出现时，众数往往是人们尤为关心的一个量。如选举，就是选择名字出现次数最多的那个人，因而可以将当选者的名字当做“众数”。但各个数据重复的次数大致相等时，众数往往没有特别的意义。
- 从统计图分析数据的集中趋势
- 数据的离散程度
- 实际生活中，除了关心数据的集中趋势外，人们往往还关注数据的离散程度，即它们相对于集中趋势的偏离情况。一组数据中最大数据与最小数据的差（称为极差），就是刻画数据离散程度的一个统计量。
- 数学上，数据的离散程度还可以用方差或标准差刻画：
- 方差（variance）是各个数据与平均数差的平方的平均数，即： s2 = 1/n[(x1-xm)2 + (x2-xm)2 + ... + (xn-xm)2 ]。其中 xm 为平均数， s2是方差，而标准差（standard deviation）就是方差的算术平方根。
- 一般而言，一组数据的极差、方差或标准差越小，这组数据就越稳定。