标准差是衡量数据分散程度的统计量，它代表了数据集中值与平均值之间的差异程度。标准差越大，表示数据的离散程度越高，反之则表示数据的离散程度越低。

解读标准差的数值可以按照以下几个方面进行：
1. 平均差异程度：标准差的数值越大，表示数据点相对于平均值的偏离程度越大，数据的分布越分散。
2. 风险评估：在投资和金融领域，标准差通常用于衡量资产的风险。标准差越大，表示资产的价格波动越大，风险也就越高。
3. 数据分布形状：标准差的数值可以帮助判断数据的分布形状。当标准差接近于零时，表示数据集中在平均值附近，呈现较为集中的分布。当标准差较大时，表示数据分布较为分散，可能存在更广泛的离群值。

需要注意的是，标准差只能反映数据的离散程度，不能用于比较不同数据集之间的差异。在不同数据集之间进行比较时，应该使用其他统计量，如变异系数或者百分位数。