在统计学中，变异系数（Coefficient of Variation, CV）是一个用来衡量数据分散程度的指标，它是标准差与平均值的比例。变异系数越大，意味着数据的相对离散程度越高，或者说，数据的波动性更强。具体来说：

首先，当一个数据集的变异系数增大时，表明该数据集中的数值相对于其平均值的变化范围更大。这意味着数据分布更加分散，不同观测值之间的差异性更为显著。

其次，在比较不同规模的数据集时，变异系数提供了一个标准化的度量方式。即使两个数据集的平均值或标准差相差很大，通过变异系数，我们可以更准确地评估它们的变异性大小。例如，在金融领域，较高的变异系数可能表示更高的风险；而在质量控制中，则可能指示生产过程中的不稳定因素。

最后，需要注意的是，变异系数只适用于正数数据集，因为负数和零值会导致计算结果失去意义。因此，在应用变异系数分析数据时，需要确保数据符合这一前提条件。

综上所述，变异系数越大通常说明数据的相对离散程度更高，这可以为决策者提供关于数据稳定性和风险水平的重要信息。