SD在数据中是什么意思(SD在数据中是什么意思？探索数据科学中的SD概念及其重要性)

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SD在数据中是什么意思(SD在数据中是什么意思？探索数据科学中的SD概念及其重要性)

SD在数据中通常指的是“STANDARD DEVIATION”，即标准差。它是衡量一组数值分散程度的统计量，用于描述数据的波动范围或离散程度。标准差越大，表示数据的波动性越大；标准差越小，表示数据的波动性越小。

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SD在数据中通常指的是“STANDARD DEVIATION”，即标准差。它是衡量数据分散程度的一个统计量，表示数据集中各数值与平均数的偏差大小。标准差越大，说明数据的波动性越大；标准差越小，说明数据的波动性越小。

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SD在数据中通常指的是“STANDARD DEVIATION”，即标准差。它是一种衡量数据分散程度的统计量，用于描述一组数据偏离其平均值的程度。标准差越大，表示数据的波动性越大；标准差越小，表示数据的波动性越小。在数据分析和统计学中，标准差常用于评估数据的可靠性、准确性和一致性。

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