1，客觀反映數據離散程度:標準差是反映數據離散程度的特征量，可以衡量數據波動的大小。標準差越大，數據值分布越分散；標準差越小，數據值分布越集中。
2.有明確的計算公式:標準差可以用嚴格的數學公式計算，明確，避免了主觀因素的影響。易於計算:標準差的計算比較簡單，不需要復雜的數學模型或方程就可以很快得到結果。
3.適用於代數運算:標準差具有壹定的代數性質，如和、差、乘、除等。，可方便地用於數據處理。受抽樣變化影響較小:在統計學中，當樣本量足夠大時，標準差穩定，受抽樣變化影響較小。
4.每個變量對均值的方差小於對任意數的方差:這是標準差的壹個重要性質，說明標準差在描述數據離散程度方面具有獨特的優勢。
標準差的應用及意義
1.衡量數據離散程度:標準差是反映數據離散程度的重要指標，表示各值與其平均值的偏差。標準差越大，數據離散程度越高，即數據值與平均值的差異越大；標準差越小，數據離散程度越低，即數據值與平均值之差越小。標準差可以用來評價數據的穩定性和可靠性。
2.用於統計分析:在統計分析中，標準差是常用的工具之壹。可以用來計算樣本數據的波動程度，度量預測模型的誤差。標準差也廣泛應用於回歸分析、時間序列分析、生存分析等領域。
3.預測未來表現:通過分析歷史數據的標準差，可以預測未來的市場表現和股價波動。比如股票市場，投資者可以根據歷史數據的標準差預測未來股價的波動範圍，從而制定相應的投資策略。
4.風險評估和管理:標準差可用於風險評估和管理。通過分析投資組合的標準差，投資者可以了解投資組合的風險水平，制定相應的風險管理策略。在金融領域，標準差也是常用的風險度量指標之壹。
5.決策:標準差可用於決策。比如在營銷中，企業可以根據客戶反饋數據的標準差來評估產品或服務的穩定性和可靠性，從而制定相應的營銷策略。