مقدمه مفهومی درباره واژه در علوم داده و مهندسی نرم افزار، معنی دار بودن به نتایج یا تغییراتی اشاره دارد که از نظر آماری یا عملی اهمیت داشته و تصادفی یا ناچیز محسوب نمی شوند. این مفهوم در تحلیل های کمی و ارزیابی سیستم ها حیاتی است. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در یادگیری ماشین، معنی داری ویژگی ها در انتخاب مدل مهم است. در A/B تستینگ، تفاوت معنی دار بین گروه ها بررسی می شود. در بهینه سازی، بهبود معنی دار عملکرد ارزشمند است. در تحلیل سیستم ها، خطاهای معنی دار نیاز به رسیدگی دارند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در تحلیل وب، افزایش معنی دار نرخ تبدیل بررسی می شود. در بانک های اطلاعاتی، تغییرات معنی دار داده ها ثبت می شود. در شبکه های عصبی، وزن های معنی دار حفظ می شوند. در مانیتورینگ سیستم ها، انحرافات معنی دار هشدار ایجاد می کنند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری داده محور، شناسایی روابط معنی دار بین متغیرها مهم است. در سیستم های توصیه گر، ترجیحات معنی دار کاربران تحلیل می شود. در سیستم های امنیتی، فعالیت های معنی دار غیرعادی شناسایی می شوند. در DevOps، تغییرات معنی دار در متریک ها مانیتور می شوند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم معنی داری آماری از کارهای فیشر در دهه 1920 نشأت گرفت. در دهه 1960 در تحلیل سیستم های کامپیوتری به کار رفت. امروزه در سیستم های هوش مصنوعی، معیارهای پیچیده تری برای سنجش معنی داری توسعه یافته اند. تفکیک آن از واژگان مشابه معنی دار با مهم متفاوت است که ارزش ذاتی دارد. با قابل توجه نیز فرق دارد که درک ذهنی است. با مشهود که قابل مشاهده است متفاوت است. با قطعی که عدم وجود شک است نیز تفاوت دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در پایتون با scipy.stats برای تست های آماری، در R با تابع significance.test، در SQL با تحلیل p-value، در TensorFlow با تحلیل اهمیت ویژگی ها. در سیستم های مانیتورینگ با تنظیم آستانه های هشدار. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج در تفاوت بین معنی داری آماری و اهمیت عملی. چالش در تعیین آستانه های مناسب برای معنی داری. مشکل در تفسیر نتایج معنی دار در داده های پیچیده. اشتباه در تعمیم نتایج معنی دار به جامعه بزرگتر. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی تحلیل معنی داری پایه تصمیم گیری های داده محور است. در مستندات تحلیلی باید سطح معنی داری و روش اندازه گیری مشخص شود. در آموزش علوم داده، درک معنی داری آماری ضروری است.
