变异系数（Coefficient of Variation，简称CV），是统计学中一个重要的概念，它用于衡量数据的离散程度。变异系数通过将标准差除以平均值来计算，从而提供了一种相对稳定的度量方式，尤其适用于比较不同尺度或单位的数据集之间的变异性。

变异系数的数学表达式为：\[ CV = \frac{\sigma}{\mu} \times 100\% \]

其中，\(\sigma\) 表示数据的标准差，\(\mu\) 表示数据的平均值。通过乘以100%，变异系数通常以百分比的形式呈现，这使得结果更易于理解。

变异系数的优势在于它消除了数据尺度的影响，使得我们能够直接比较不同尺度的数据集的变异性。例如，我们可以用变异系数来比较身高和体重之间的变异性，尽管它们的测量单位和尺度完全不同。此外，变异系数还常用于金融领域，用来评估投资风险与预期收益之间的关系。

然而，变异系数也有其局限性。当数据的平均值接近于零时，变异系数可能会变得非常大，甚至无穷大，这使得它在某些情况下可能不是最佳的选择。此外，变异系数不适用于非正态分布的数据集，因为在这种情况下，标准差作为衡量离散程度的指标可能不再有效。

总之，变异系数是一种有用的工具，可以帮助我们更好地理解和比较不同数据集之间的变异性。但是，在使用变异系数时，我们也需要考虑到它的限制，并根据具体情况选择最合适的统计方法。