Перцентиль — что происходит с данными — 24.03.26 10:00

Очень часто в аналитике смотрят на среднее:

• средний чек

• среднее время

• средний доход

Но среднее — коварная штука.
Оно сглаживает реальность.

Если у 9 человек чек 100 ₽, а у одного — 10 000 ₽,
среднее будет 1 090 ₽.
И это вообще не похоже на реальность большинства.

Вот здесь и появляется перцентиль.

Подписывайся, если интересно как устроен мир аналитика!
В моем канале Аналитика FM выпуски про расчет Retention в разных бизнесах.

Канал я веду с нуля подписчиков, рассказываю про аналитику и разбираю различные кейсы на реальных примерах.

Перцентиль это значение, ниже которого находится определённый процент данных.

Например:

• 50-й перцентиль (P50) — это медиана

• 90-й перцентиль (P90) — значение, ниже которого 90% наблюдений

• 95-й перцентиль (P95) — ещё более «правый хвост»

Если сказать по-человечески:

P90 — это «как живёт большинство, кроме самых крайних случаев».

Как это считать

Идея очень простая:

1. Берём все значения

2. Сортируем их по возрастанию

3. Берём нужную позицию

Например, у нас 100 значений:

• P50 → 50-е значение

• P90 → 90-е значение

В реальности всё чуть сложнее (интерполяции, разные методы расчёта),
но логика именно такая.

Во многих СУБД есть встроенные функции.

Например:

PERCENTILE_CONT(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY amount)

Это P90 по полю amount.

Или:

PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY duration)

Это медиана.

Где это применяется в аналитике

1️⃣ Время отклика / загрузки

Среднее время ответа может быть нормальным,
но пользователи всё равно недовольны.

Почему?

Потому что:

• 90% запросов — быстрые

• 10% — очень медленные

И именно эти 10% формируют опыт.

Поэтому смотрят:

• P90

• P95

• P99

2️⃣ Чеки и выручка

Средний чек может быть завышен из-за крупных покупок.

Перцентили показывают:

• как платит «обычный» клиент

• где начинается премиум-сегмент

3️⃣ Зарплаты

Средняя зарплата — почти всегда вводит в заблуждение.

Перцентили дают реальную картину:

• P50 — «типичный доход»

• P90 — «верх рынка»

4️⃣ Время выполнения задач

В продуктовой аналитике:

• сколько времени пользователь тратит на действие

• сколько длится сессия

Среднее не показывает хвосты.
Перцентили — показывают.

В чём особенность перцентилей

Они устойчивы к выбросам

Один аномально большой показатель не сломает картину.

Они показывают распределение

Среднее — это одна точка.
Перцентили — это уже форма данных.

Они ближе к реальному пользовательскому опыту

Пользователь — это не «среднее значение».
Он где-то внутри распределения.

Где ещё используются перцентили

Не только в аналитике:

• Инженерия и DevOps — latency, SLA

• Финансы — оценка рисков

• Медицина — рост, вес, показатели анализов

• Образование — результаты тестов

• Логистика — время доставки

Везде, где важно понимать не «в среднем»,
а «как распределены значения».

Когда перцентили могут запутать

Важно помнить:

• при маленьких выборках они нестабильны

• разные системы могут считать их по-разному

• P99 может сильно «скакать»

И ещё:

перцентили не заменяют среднее — они его дополняют

Главное

Перцентиль — это способ перестать думать «в среднем»
и начать видеть, как данные распределены на самом деле.

Потому что в аналитике
самые важные вещи часто происходят
не в центре,
а на краях.

В канале Аналитика FM разбираем реальные продуктовые метрики и их реализацию на SQL. Погружаемся в мира аналитики и аналитического мышления.

Если у тебя тоже есть интерес к аналитике,

Подписывайся!

Источник