对于数据分析和统计学领域的相关从业人员来说，stddev（标准差）是个非常重要的概念，它是衡量数据离散程度的一种常用方法。简单地说，标准差就是一堆数据离其平均值的距离平方和的平均数的平方根。其数学计算和统计学应用都比较复杂，但它确实有很多实际用途。
首先，标准差可以帮助分析数据集的数据分布情况。如果一个数据集的标准差很小，说明数据集中的值很接近平均值；反之，如果标准差很大，说明数据集中的值相对较远离平均值。标准差越大，代表着该组数据分散程度越广，数据之间的离散程度越大，可能存在的异常值也越多。
其次，标准差还可以用于检查数据集离散分布情况。如果一个数据集标准差较小，说明数据集中的值更趋近于一个集中稳定的数值，而不像分散型分布的数据有显著峰值或极度异常值。这在某些数据分析场景下非常重要，如股票价格走势的分析等。
此外，标准差还有助于评估数据分布的对称性。如果数据集的分布比较对称，其标准差会比较小，反之则会比较大。这方面的应用例如筛选出投资风险较小的债券等等。
stddev（标准差）虽然在计算和应用方面较为复杂，但它的实际用途却是非常广泛的，能够帮助数据分析者更好地理解数据分布和波动情况，对于后续预测、投资决策、财务分析等重要业务领域有重要帮助。
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文章来源：haoyi
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