方差和标准差是统计学中常用于描述数据分布的两个重要指标。

方差（variance）是用来衡量数据集中各个数值与其平均值的偏差程度的统计量。计算公式为：

V a r ( X ) = ∑ i = 1 n ( X i − μ ) 2 n − 1 Var(X)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\mu)^2}{n-1} Var(X)=n−1∑i=1n​(Xi​−μ)2​

其中， X i X_i Xi​ 表示第 i i i 个观测值， μ \mu μ 表示平均值， n n n 表示样本容量。

方差的值越大，表示数据集中各个数值与平均值的偏差程度越大，反之亦然。

标准差（standard deviation）是方差的平方根，它描述了数据离平均值的平均距离。计算公式为：

S D ( X ) = ∑ i = 1 n ( X i − μ ) 2 n − 1 SD(X)=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\mu)^2}{n-1}} SD(X)=n−1∑i=1n​(Xi​−μ)2​ ​

标准差和方差一样，都是用来描述数据的离散程度，但标准差有一个好处是它的单位和原始数据的单位相同，所以更加直观易懂。

方差和标准差含义相同，由于在实际工程应用中方差的数值可能会非常大，不便于数据分析，故而常用开方后的方差，即标准差来代替，以便于分析。

（1）产品销售分析：产品质量是否稳定、营销策略是否稳定、客群是否稳定、销售渠道是否稳定 （2）渠道获客分析：获客能力是否稳定 （3）活跃用户的月度分析：线上产品的核心指标是活跃用户，稳定性差说明活跃风险高，可能与市场环境变化、竞争伙伴投放资源、运营节奏或产品功能问题有关。