Python数据分析必知必会

x，可以反映目标群体在特定研究范围内强势或者弱势。

很好，这个解释官方中透漏着专业，专业中弥漫着晦涩，晦涩的让人似懂非懂。粗暴翻译下来，TGI指数是反应偏好的一种指标。这样还是不够清楚，我们结合公式理解一下。

TGI指数计算公式 = 目标群体中具有某一特征的群体所占比例 / 总体中具有相同特征的群体所占比例 * 标准数100

是不是更晕了?晕就对了!不晕我们还聊啥呢?

01 指标拆解

TGI计算公式中，有三个关键点需要进一步拆解：某一特征，总体，目标群体。

随便举个栗子，假设我们要研究A公司脱发TGI指数：

某一特征，就是我们想要分析的某种行为或者状态，这里是脱发(或者说受脱发困扰)

总体，是我们研究的所有对象，即A公司所有人

目标群体，是总体中我们感兴趣的一个分组，假设我们关注的分组是数据部，那目标群体就是数据部

于是乎，公式中分子“目标群体中具有某一特征的群体所占比例”可以理解为“数据部脱发人数占数据部的比例”，假设数据部有15个人，有9个人受脱发困扰，那数据部脱发人数占比就是9/15，等于60%。

而分母“总体中具有相同特征的群体所占比例”，等同于“全公司受脱发困扰人数占公司总人数的比例”，假设公司一共500人，有120人受脱发困扰，那这个比例是24%。

所以，数据部脱发TGI指数，可以用60% / 24% * 100 = 250，其他部门脱发TGI指数计算逻辑是一样的，用本部门脱发人数占比 / 公司脱发人数占比 * 100即可。

TGI指数大于100，代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好，数值越大则倾向和偏好越强;小于100，则说明该类用户相关倾向较弱(和平均相比);而等于100则表示在平均水平。

刚才的例子中，我们瞎掰的数据部脱发TGI指数是250，远远高于100，看来搞数据的脱发风险极高，数据才是真正的发际线推手。

（编辑：烟台站长网）

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