要分析CV曲線，首先需要計算每個變量的CV值，其計算公式爲：CV = 標準差 / 平均值。通過計算每個變量的CV值，可以得到一箇關於數據分佈變化的曲線，即CV曲線。
觀察CV曲線的形狀可以反映數據分佈的變化情況。一般來說，CV曲線呈現出“U”型或“V”型。如果CV曲線呈現“U”型，說明數據分佈較爲集中；如果呈現“V”型，說明數據分佈較爲分散。此外，CV曲線的斜率也可以反映數據的變化速度。斜率越大，表示數據變化越快；斜率越小，表示數據變化越慢。
通過觀察CV曲線，可以分析不同變量之間的相關性。如果兩個變量的CV曲線走勢相似，說明它們之間存在較強的正相關關係；反之，如果它們的走勢相反，則說明它們之間存在較強的負相關關係。此外，還可以通過計算相關係數（如皮爾遜相關係數）來衡量兩個變量之間的線性關係強度。
通過比較不同數據集的CV曲線，可以瞭解不同數據集的特徵和趨勢。例如，如果一箇數據集的CV曲線呈現出較高的變異程度，說明該數據集可能存在較大的噪聲或異常值；而另一箇數據集的CV曲線較爲平穩，說明該數據集較爲穩定。通過對比不同數據集的CV曲線，可以更好地選擇合適的數據集進行分析和建模。