在统计学中，Coefficient of Variation（简称CV）是一个用来衡量数据变异程度的重要指标。它通常被用来比较不同数据集之间的离散程度，尤其是在它们具有不同的平均值或测量单位时。Coefficient of Variation 的定义是标准差与平均值的比值，通常以百分比的形式表示。

具体来说，Coefficient of Variation 的计算公式如下：

\[ CV = \left( \frac{\sigma}{\mu} \right) \times 100\% \]

其中：

- \( \sigma \) 表示数据的标准差；

- \( \mu \) 表示数据的平均值。

通过这个公式可以看出，Coefficient of Variation 是一个无量纲的数值，因此它可以用于比较不同尺度的数据集。例如，在金融领域，投资者可能会使用 CV 来比较不同投资产品的风险收益比；在生物学研究中，科学家可以利用 CV 来评估实验结果的一致性。

此外，Coefficient of Variation 还有一个重要的特点：当数据的平均值接近于零时，Coefficient of Variation 的值会变得非常大甚至无限大，这使得它不适合用于处理接近零的数据分布情况。因此，在实际应用中，我们需要谨慎选择合适的分析方法。

总之，Coefficient of Variation 是一种简单而有效的工具，可以帮助我们更好地理解数据的波动性和稳定性。掌握这一概念对于从事数据分析、科学研究以及决策制定的人来说都至关重要。