变异系数（Coefficient of Variation，CV）是衡量数据离散程度的一种相对量度，常用于比较不同数据集的离散程度。它是标准差与平均值的比值，通常以百分比的形式表示。

计算变异系数的步骤如下：

1. 计算数据集的平均值（均值，Mean）。平均值等于所有数据值之和除以数据的个数。
公式为：
\[ \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} \]
其中 \( \bar{x} \) 表示平均值，\( x_i \) 表示第 \( i \) 个数据值，\( n \) 是数据总数。

2. 计算数据集的标准差（Standard Deviation，SD）。标准差是衡量数据集中数值分布离散程度的一种量度。
公式为：
\[ s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}} \]
其中 \( s \) 是标准差，其他符号与上文相同。

3. 将标准差除以平均值，得到变异系数。
变异系数的公式为：
\[ CV = \frac{s}{\bar{x}} imes 100\% \]
\( CV \) 为变异系数，\( s \) 为标准差，\( \bar{x} \) 为平均值。

通过以上步骤，我们可以计算出数据集的变异系数。变异系数越大，说明数据的离散程度越高；变异系数越小，说明数据的离散程度越低。

希望这个回答能够帮助您完全理解并掌握变异系数的计算方法。如有其他问题，请随时提问。我会耐心为您解答。