平均值（mean）
平均值是一种简单而直观的数据表示方法。它是所有数据之和除以数据点的数量，用于表示数据集的平均大小。其数学定义和计算公式如下：
以CPU使用率的10个数据点为例：14，31，16，19，26，14，14，14，11，13。其平均值为所有数字之和除以数字的数量，结果是17.2。
方差与标准差
方差用于描述数据集中各数据点与平均值的离散程度。而标准差则是方差的平方根，与方差一样，都表示数据点的离散程度。
方差的数学定义如下：所有数值与平均值差的平方的平均值。而标准差的计算公式基于方差进行开方运算。
为何使用标准差？
标准差有助于我们理解数据的离散程度。例如，一个标准差涵盖约68%的数据点，两个标准差则涵盖约95%的数据点，三个标准差则达到约99%。这使得我们能够快速地把握大部分数据点所在的区间。标准差有助于理解数据分布的特点和规律。具体来说，如果一个标准差较大，说明大部分数值与其平均值相差较大；反之，如果标准差较小，说明数值较为接近平均值。例如对比两组学生的语文测试成绩时，我们发现标准差的不同能准确反映各组学生成绩的离散程度差异。A组学生之间的差距大于B组学生之间的差距。这是因为标准差考虑了每个数据与平均值的差异程度并进行了量化。因此使用标准差来表示数据点的离散程度具有三个优势：首先它使我们对数据的离散程度有更直观的认识；其次其单位与样本数据的单位一致方便后续分析；最后对于大致符合正态分布的数据集它具有方便的估算特性便于进行后续数据分析或建模等需求计算并用于科学预测和管理决策等方面通过简单推算我们就能掌握大量数据信息变化趋势和发展态势为后续决策提供依据支持快速把握数据的总体特征和提高工作效率准确性降低风险提升决策质量对于数据的分析和处理至关重要因此使用标准差这一指标是非常重要的对数据分析和理解起着重要作用具有深远的意义尤其在统计和金融等领域需要量化数据的波动幅度进行决策参考以及更精确的预测趋势或做出正确决策利用Python计算均值、方差和标准差的方法如下：求均值arr_mean = np.mean(arr) 求方差arr_var = np.var(arr) 求标准差arr_std = np.std(arr ddof=1)最后输出计算结果以供参考和应用根据以上代码可以得到均值方差和标准差等值对数据分析和决策提供有价值的参考帮助我们判断市场变化趋势和商业竞争环境更好的管理经营风险。通过有效分析和使用这些工具可以使我们对复杂数据有更好的掌控和管理预测更加精确同时也体现了计算机程序的重要性在信息时代的快速发展中我们越来越依赖计算机程序来处理和分析大量数据从而做出明智的决策。
