在数据分析过程中，经常需要衡量数据的离散程度，而变异系数就是其中一种常用的计算方法。它可以帮助我们衡量不同数据集之间的离散程度，也可用于比较不同单位的变异性。而计算变异系数的公式如下：
变异系数 = 标准差 / 平均值 * 100%
通常情况下，变异系数越大，代表数据的离散程度越大，反之亦然，当变异系数等于0时，则代表所有数据相等，不存在差异。计算过程较为简单，下面通过一个实际的例子来进一步了解计算的步骤。
举个例子，某个班级有10名学生的体重数据如下：
| 学生编号 | 体重（kg） | （与平均值的差）平方 |
|---|---|---|
| 1 | 65 | 576 |
| 2 | 63 | 256 |
| 3 | 70 | 441 |
| 4 | 75 | 961 |
| 5 | 77 | 1225 |
| 6 | 63 | 256 |
| 7 | 59 | 961 |
| 8 | 68 | 324 |
| 9 | 72 | 784 |
| 10 | 70 | 441 |
首先计算出总体重，得到700kg，然后计算平均值：70 = 700 / 10，接下来计算(体重-平均值)的平方，并将这些值加起来得到84.5，之后计算该数据的标准差得到4.30kg，因此计算出变异系数为6.14% = 4.30 / 70 * 100%
通过计算变异系数，可以得到该班级学生体重的离散程度为6.14%，属于稍有波动的情况。在实际分析时，还可以对不同班级的变异系数进行比较，从而了解其体重分布的差异情况。
