\[ CV = \frac{\sigma}{\mu} \times 100\% \]
其中，\(\sigma\) 表示数据的标准差，\(\mu\) 表示数据的平均值。
变异系数的优势在于它能够消除量纲的影响，使得不同数据集之间的离散程度可以直接比较。例如，在金融领域，投资者可以使用变异系数来评估不同投资组合的风险与收益比；在生物学研究中，科学家可以用它来分析实验数据的稳定性。
需要注意的是，当数据的平均值接近于零时，变异系数可能会变得非常大甚至没有意义。因此，在实际应用中，应谨慎处理此类情况。此外，变异系数不适用于非正态分布的数据，因为在这种情况下，标准差可能无法准确反映数据的离散程度。
总之，变异系数作为一种简洁而有效的工具，广泛应用于各个学科和行业，帮助人们更好地理解和优化复杂系统的行为模式。
