加权平均法是提取一组数值中的全部内容，考虑其重要性的权值，慎重综合考虑各项数值，将其映射到数值一定范围形成最终指标的计算方法。又称为加权平均数，也要根据实际情况来计算权值；最常见的是用加权平均值计算方法，根据重要性不同，赋予加权因子，来确定各项的重要程度，它的计算公式表示为：



加权平均法计算公式：

\begin{aligned} &\mathrm{Weighted~Average~Value}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\mathrm{Value_i*Weight_i}}{\sum_{i=1}^{n}\mathrm{Weight_i}} \\ &{\mathrm{where:~ Value_i \quad is \quad the \quad i^{th} \quad datum;}} \\ &{\mathrm{ \quad \quad \quad \quad \quad ~~~ Weight_i \quad is\quad its~corresponding~weight.}} \end{aligned}

加权平均法在什么情况下适用？若要详细分析，我们可以从以下四个方面来考虑。

一、跨部门、多维度统计分析

可以把加权平均法作为一种多维度统计分析方法，对跨部门或者多场景的多维度数据进行融合，从而更好地观察和发现系统趋势。例如，商家在销售产品时，多维度数据（客户属性、购买偏好、交易金额等）不同维度间的联系，可以以一定的权重考虑因素的重要程度，使用加权平均法对痛点、需求予以优先级处理，令决策经受最小的影响。

二、平均值贴近客观实际状况

加权平均法在分析有客观计量参考比较真实空间的问题时，也会出现非常好的效果，例如把人们在不同城市或这个概念上的一列用户属性数值，结合他们居住的状况，经过科学加权计算后，形成一个反映客观实际的空间属性平均值，更加接近人们的实际状况。

三、应用于排序的排名统计

加权平均法也可以用于一组指标值大小的排序。在一些实际应用中，往往有多个指标成绩需要考虑，而每个指标都有一定的重要程度，这时就可以通过加权平均法对每个成绩（指标值）进行加权，从而避免出现偏差，同时可以得到一个排名更加准确和客观的主观评价。

四、多属性混合统一度量衡

另外，加权平均法也可以用于多属性混合的度量衡领域，通常，一般多属性的混合度量衡都是基于加权平均法的统一计算，只要在定义相应的属性的权重，就能够实现把多个属性的混合度量值统一划拨。加权平均法用于多属性混合统一度量衡，对对象进行重要性等级比较，提供了一种有效的应用方法。

综上所述，可以看出，加权平均法在跨部门、多维度统计分析、平均值贴近客观实际状况、排序的排名统计以及多属性混合统一度量衡等多种情况下发挥了它的优秀优势，加权平均法的不同应用场景对对象的生活和工作都有着十分重要的意义。