平均ほどアテにならない数値は無いと、私は考えている。だけど、企業では多く用いられる。営業マンなどは、同僚と比較されるときに用いられて大変な思いをしているだろうと、サラリーマン時代を思い出してみる。何かを評価する時に便利な数値だから店舗でも多く使用されている。平均日販、平均客数、平均単価と。
しかし、平均数値を使い間違えると数値の意味が大きく変わってしまうことがあるので気をつけなければならない。

◯曜日別の平均で比較する
平均日販、１日当りの売上だが、多くの店舗では土日の売上は高いものだろう。平均日販が６００，０００円だからといって、土日の売上目標を６００，０００円にしたらどうなるだろうか。そうです、売上を落としかねないのです。
売上は曜日別に変化があります。特にコンビニのようにお客様の来店を待つタイプは、お客様の動向を見ていかなくてはなりません。オフィス街では、平日の方が売上は高いでしょう。逆にベットタウンでは、土日祝日に多くのお客様が来店されます。また、季節によって変わる仕事もあるでしょうから、自分のお客様の動向に合わせた平均値を見ていかなければなりません。

◯Max・Minも確認する
販売数などは、Max・Minも一緒に把握しておく必要があります。
と、いうデータがあった場合、平均値だけを見てしまうと発注数が5個になってしまう。
Max・Minを考えて発注しなければ欠品や余計な廃棄ロスが出てしまう。加工食品ならある程度多く発注し過ぎても廃棄ロスに直ぐ様なるわけではないが、日配食品などは、たまたま売れた数値を参考にしたら一溜まりもありません。

◯データ数に気をつけろ
以前こういうことがあった。白いストッキングが地域データで1位だったのだ。店舗巡回社員だった私に上司から連絡が入る。
「かわりものや、白いストッキングがナンバー1商材だ。全店導入をしろ！！」
私「それ〇〇店で売れてるだけですよ」
データの取り方が、採用店舗だけの平均販売データだったのです。それが病院横の店舗だったものですから、異常な販売数値（他店から見れば）を出していただけなのです。
平均は、データ数が多ければ信用出来る精度にもなりますが、データ個数が少なければ単に中間値というだけなのです。コインの裏表が出る確率と一緒ですね。データ個数に注意して判断をしなくてはなりません。

数学を専門に勉強してきた方なら、単純な平均だけではなく統計学の方向からも店の数値を見ることが出来るのでしょうが、残念ながら私にその知識はありません（汗
知識がある方は是非、数学的に店舗の数値を見てもいいかもしれません。