В рамках BI решаются различные задачи, в том числе и с помощью статистических методов, для корректного выбора которых важно обращать внимание на содержание задачи. Например, если нужны только средние значения для графика, то действительно достаточно их рассчитать. Но иногда требуется решить другие задачи, например, не просто расчет средних значений двух выборок, но и сравнение средних двух выборок, чтобы узнать, в какой выборке среднее больше или меньше. Кроме того, данных для сравнения может быть столько, что они могут не умещаться на графике. В этом случае важно переключиться на подходящую статистическую гипотезу и использовать корректные статистические методы, намного более интересные, чем отображение средних значений на графике. Здесь могут быть эффективны методы дисперсионного анализа (ANOVA), или, в частном случае, когда речь идет о расчетах для одного фактора — методы сравнения средних двух выборок, и, например, метод Кохрена-Кокса. О том, какие результаты подобный подход дает на практике, а также о преимуществах работы с DAX при сравнении средних значений, читайте под катом. Читать далее