标准差只对正态分布数据有意义

标准差衡量数值偏离均值的程度，任何数据集都能算出一个标准差数值，但只有当数据服从正态分布时，这个数字才有教科书里说的那种解释力——约68%的数据落在一个标准差内、约95%落在两个标准差内、约99.7%落在三个标准差内。运维和工程场景中遇到的大多数数据（比如延迟、请求量）并不符合正态分布，往往是偏态、多峰、有长尾的，这时候套用标准差得到的结论很容易是误导性的，与其花时间纠结”为什么算出来的标准差不符合预期”，不如直接放弃这个工具，换用更适合当前数据形态的方法（如[[中位数比平均值更抗极端值|中位数]]或[[百分位数用丢弃极端值换取对大多数情况的洞察|百分位数]]）。