1月19日，国家统计局公布了2009年全国房地产市场数据，无论是近9．4亿平方米的成交量，还是估算约4695元／平方米的均价水平，都创出了历史新高。全年房价涨幅24％，平均每平方米上涨813元，也达到了前所未有的水平。

从这个信息中我们可知2009年房地产行业“蓬勃”发展的基本情况，特别是这个信息中提到了全国房地产平均价格4695元/平方米和平均每平方米上涨813元。、

可是身居上海、北京等一线城市的人该感慨了：真要是涨八百多块，就好了，哪里是这个幅度？大家都知道，这是被其他三线甚至更小的地方把房价拉低了。那真实的情况是什么样子呢？一线平均涨幅多少，均价多少？二线城市情况如何？最边远的，列入统计的地区，目前房地产的现状是如何呢？

从现代管理的角度，如何用数据决策呢？数据分析是至关重要的。就拿上面房地产行业的例子来打比方，但如果想把握2009年我国房地产市场的总体情况，仅有对这些数据的平均值的是不全面的（当然，相信国家权威部门肯定做了更精细的分析统计，我们只是拿这事件来举例，告诉大家如何分析数据）。这可能造成人们对数据背后的实事形成“不求甚解”，甚至引起人们对数据背后事实的误会。

一般来说，看一组数据，至少应该看平均值和标准差(即数据的分布宽度或者离散程度)。假如不得已，只能看平均值，也应结合数据所处的行业别、地区别、产品别等分层因素进行细分化，在看整体或宏观平均值的同时，也要看细分化的平均值。如何分层，如何细化是否能得出合理的，有意义的结论的主要因素。

还拿房地产行业来举例子，不仅应关注全国整个的平均，也应在此基础上，进一步考虑一线城市、二线城市或三线城市房价的平均值及平均涨幅，并在此基础上进一步关注未来政策、经济等因素对未来房地产发展的影响，才能更好地把握全国房地产详情。

为了进一步把握数据的统计意义，还应在观察平均值的同时，关注数据的分布情况，观察其分布的标准差是大还是小，存不存在影响数据的异常点。提到这个问题让我想起一幅统计学漫画。漫画是这样描述的：“一个人特别喜欢在野外游泳和跳水活动，就邀请几个朋友一起去玩，到了目的地后，看到一块牌子，牌子上写着此处水深平均3米，这个人就迫不急待爬到水边一个高处去跳水，等他跳下去后，他的同伴听到了一声“扑通”的声音，同时又听到了一声“啊”的声音，同伴回头往水花处看去，只见水面鲜红一片??”按经验来说，水深是3米的地方跳水应该是非常合适的场所，但漫画中非常强调此处水深平均3米，它并没有说此处水域所有地方都是3米，这里就有一个水深分布的标准差问题，恰巧此人运气不好跳下去的地方只有不足1米的水深，所以才酿成此“悲剧”。