مقدمه مفهومی توزیع نرمال یا گاوسی یکی از مهم ترین توزیع های احتمالاتی است که به دلیل قضیه حد مرکزی، در بسیاری از پدیده های طبیعی و انسانی مشاهده می شود. این توزیع با منحنی زنگوله ای شکل مشخص می شود. کاربردها در فناوری اطلاعات 1. تحلیل داده های آماری 2. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 3. مدل سازی خطاهای اندازه گیری 4. تست فرضیه های آماری مثال های کاربردی 1. توزیع خطاهای اندازه گیری در سیستم ها 2. تحلیل زمان پاسخ سرورها 3. مدل سازی ویژگی های تصاویر دیجیتال نقش در تحلیل داده توزیع نرمال به عنوان پایه بسیاری از روش های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین عمل می کند. تاریخچه و تکامل این توزیع اولین بار توسط کارل فریدریش گاوس در سال 1809 معرفی شد و در قرن بیستم به یکی از ارکان اصلی آمار و علوم داده تبدیل گردید. تفاوت با توزیع های مشابه توزیع نرمال با توزیع یکنواخت متفاوت است - توزیع نرمال تمرکز حول میانگین دارد در حالی که توزیع یکنواخت احتمال یکنواختی به همه مقادیر می دهد. پیاده سازی فنی 1. در پایتون با scipy.stats.norm 2. در R با تابع dnorm 3. در SQL با توابع آماری چالش های رایج 1. فرض نادرست نرمال بودن داده ها 2. حساسیت به داده های پرت 3. محدودیت در مدل سازی داده های با چولگی زیاد راهکارهای پیشنهادی 1. استفاده از آزمون های نرمال بودن 2. تبدیل داده های غیرنرمال 3. استفاده از توزیع های جایگزین در صورت نیاز نتیجه گیری توزیع نرمال یکی از مفاهیم بنیادین در علوم داده است که کاربردهای گسترده ای در فناوری اطلاعات دارد.
