sd值是一种统计指标，衡量数据集中的离散程度。因此，如果sd值高，则表明这组数据的分布比较分散，散布范围比较广。

sd值高的意义在于，数据的离散程度大，即数据的分布比较分散，不太集中。这可能说明了数据来源的差异性较大，样本的选取可能存在问题，或者是采用的测量工具不够准确等原因所导致的。因此，当我们成为数据分析者时，需要留意这种情况，对数据集进行更加细致的分析。

sd值高的影响在于，数据分布范围广，如果要进行预测或是建立模型，需要更加准确地预测，因为数据的离散程度大，得到更可靠有效的结果会变得更困难。此外，在发现数据的影响因素时，也需要考虑数据离散性的影响，以尽可能掌握数据的总体趋势和规律。

控制sd值高的方法主要是通过进行有效的数据采集，确保数据来源的准确性，从而减少测量误差和选样误差。此外，也可以考虑通过数据标准化等方式进行降维处理，提高数据分析的效率和准确性。如果想要进一步提高数据分析和处理的效果，还可以使用一些高级的统计分析工具和算法，对数据进行更深入的分析和挖掘。