判断数据变化趋势的方法有很多种，具体取决于数据的类型和你要解决的问题。以下是一些常见的方法：
1. 趋势线：对于时间序列数据，可以使用趋势线来描述数据的长期变化趋势。如果数据随时间增加或减少，则趋势线将为上升或下降。
2. 移动平均：对于包含噪声的数据，可以使用移动平均来平滑数据并突出其变化趋势。移动平均可以消除短期波动，突出长期趋势。
3. 指数平滑：指数平滑是一种预测时间序列数据的方法，它根据数据的过去值和当前值来预测未来值。通过调整平滑参数，可以控制对过去数据的重视程度，从而更好地描述数据的变化趋势。
4. 差分：对于非平稳时间序列数据，可以使用差分来消除长期趋势，并突出短期变化。差分是将相邻数据相减的过程，可以消除长期趋势并突出短期变化。
5. 周期性分析：对于具有周期性变化的数据，可以使用周期性分析来描述其变化趋势。通过识别数据的周期性模式，可以更好地理解其变化趋势。
这些方法可以帮助你初步判断数据的变化趋势，但具体分析还需要结合实际情境和业务需求来进行。
均值只是统计参数中的一种，表示的是一种“趋中”的趋势；当然表示集中趋势的还有众数，中位数等等。判断均值是否有意义，首先就是看这组数字的分布，一般而言，正态分布或者不是太偏的偏态分布都可以用均值，检验标准就是偏态和峰度（三阶矩和四阶矩）；如果是其他分布形式的话，比如F分布，卡方分布等，就要使用其他的统计参数；某些非正态分布的，如指数分布的这种，可以通过取对数进行处理，比如收入。
如果只用均值的话，可以做假设检验（如果楼主统计基础比较好的话做假设检验应该没问题），然后就想你所讲的划定一个范围（置信区间，一般是95%，也有99%，因研究而异）；或者用来求方差和标准差，这两个是表示离散趋势的，但计算中都是利用均值来做的。
