在统计学和数据分析领域，分层抽样是一种广泛应用的随机抽样方法。这种方法的基本原理是将总体按照某些特定的标准或特征划分为若干个子群体（即层次），然后从每个层次中独立地抽取样本。这种抽样方式的优点在于能够提高样本的代表性和数据的精确度，尤其是在总体内部存在明显异质性的情况下。

首先，分层抽样的一个显著特点是其针对性强。通过预先设定的标准对总体进行分类，可以确保每个层次内的个体具有较高的同质性，从而减少因异质性带来的误差。例如，在市场调研中，如果目标人群包括不同年龄段的人群，则可以根据年龄层将总体分为青年、中年和老年三个层次，这样可以更准确地反映各年龄段的需求特点。

其次，分层抽样有助于降低抽样误差。由于每个层次内部的差异较小，因此所需的样本量相对较少就能达到较高的估计精度。此外，在实际操作过程中，还可以根据各层次的重要性分配不同的样本比例，以进一步优化抽样效果。比如，在研究城市居民消费习惯时，如果发现高收入阶层对于整体消费趋势的影响较大，则可以在该层次中增加样本数量。

再者，分层抽样还具备灵活性高的特点。它既可以采用等比例分配的方式，也可以根据实际情况灵活调整各层次之间的样本比例。同时，当某些层次难以获取足够的样本时，还可以采取配额抽样的形式来弥补不足。这种灵活性使得分层抽样成为一种非常实用且高效的抽样工具。

最后值得一提的是，分层抽样虽然复杂程度较高，但只要合理设计并严格执行，就能够获得高质量的数据结果。因此，在涉及大规模调查或者需要高度精确性的场合下，分层抽样往往是一个理想的选择。

综上所述，分层抽样的主要特点包括针对性强、降低抽样误差、灵活性高以及适用范围广等。这些特性使其成为许多科学研究和社会实践中不可或缺的一部分。