学习加权平均数的原因主要有以下几点：

反映实际数据的重要性差异：

在实际应用中，不同的数据可能具有不同的重要性或权重。例如，在班级成绩计算中，某些学生的成绩可能特别出色或特别糟糕，简单的平均数可能无法真实反映整体情况。通过加权平均数，我们可以更准确地描述数据的集中趋势，因为它考虑了每个数据值与其相应权重的乘积之和。

更科学的决策依据：

在很多情况下，决策者需要考虑不同因素的重要性或影响程度。加权平均数可以帮助决策者更科学地评估各种因素，从而做出更明智的决策。例如，在金融市场分析中，投资者需要综合考虑不同股票的价格变动和它们在投资组合中的权重，这时加权平均数就能提供更有意义的参考数据。

更精确的数据分析：

在数据分析中，我们经常需要处理大量的数据。这些数据可能来自于不同的来源或具有不同的分布特征。通过计算加权平均数，我们可以更好地反映数据的分布状况，从而进行更准确的数据分析。与简单的算术平均数相比，加权平均数更能反映数据的真实分布情况，因此在进行数据分析时更具参考价值。

消除极端值的影响：

如果数据中存在一个或多个极端值，那么算术平均数可能会偏离大部分数据的真实水平。相比之下，加权平均数则通过考虑各数值的权重，能够更准确地反映数据的整体情况，避免了算术平均数可能因极端值而产生的误导。

适应不同场景的需求：

加权平均适用于多种场景，如金融分析、成本计算、工程量估算等。例如，在市政预算中，加权平均法可以帮助快速准确地计算工程量，提高工作效率和投标成功率。

计算总指数：

在统计分析中，加权平均数指数用于计算总指数，其中每个个体指数根据其相对重要性进行加权，以反映不同数据点变动对总指数的影响。

综上所述，学习加权平均数不仅有助于理解数据的重要性和差异性，还能提高决策的科学性和数据分析的准确性，适用于各种实际应用场景。