均数之所以被称为“平均值”，是因为它能够准确地反映一组数据的中心位置。对于一个正态分布，均数通常位于分布图中的中间位置。然而，当数据出现异常值或偏离正常分布时，均数可能失去其代表性的意义。
标准差则以其标准化度量而闻名，它揭示了各个观测值与平均值之间的离散程度。当我们了解到某个样本或群体在均匀分配的情况下，每个观测点相对于平均值有多大的波动，这便是标准差起到的作用。
在统计学中，均数和标准差共同构成了描述性统计学的一对重要工具。它们可以帮助我们理解和解释现实世界中的各种现象，无论是在经济学、社会科学还是自然科学领域。
例如，在金融市场分析中，我们可以使用这些指标来评估投资风险。在这个上下文中，股票价格或资产价值随时间变化，可以通过计算每日收益率的均数来得到一个大致趋势，而同时利用标准差来衡量每日收益率波动范围，从而更好地预测未来潜在的风险暴露。
另外，在教育领域，如学生考试成绩评价时，将所有成绩加权求得总分并除以参加考试人数就得到了最终成绩的均数。而将单项测试成绩与全科总分相比，可以直观地看出哪些部分需要改进，这也就是为什么教师会关注学生绩效报告上的“百分比”这一概念。
