مقدمه مفهومی درباره واژه انحراف معیار (Standard Deviation) یک معیار آماری پرکاربرد است که میزان پراکندگی یا تغییرپذیری مجموعه ای از داده ها را نسبت به میانگین آن ها اندازه گیری می کند و در تحلیل داده های فناوری اطلاعات اهمیت ویژه ای دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری ها، در تحلیل عملکرد سیستم ها، در کنترل کیفیت نرم افزار، در شبکه های کامپیوتری برای تشخیص ترافیک غیرعادی و در داده کاوی برای درک توزیع داده ها استفاده می شود. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT 1. تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه 2. تحلیل زمان پاسخگویی سرورها 3. کنترل کیفیت در خطوط تولید نرم افزار 4. شناسایی الگوهای غیرعادی در داده های کاربران 5. بهینه سازی الگوریتم ها بر اساس پراکندگی داده ها نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های تحلیلی، انحراف معیار به عنوان معیاری برای ارزیابی ثبات سیستم عمل می کند. در یادگیری ماشین، برای پیش پردازش داده ها استفاده می شود. در نظارت بر عملکرد، به شناسایی رفتارهای غیرعادی کمک می کند. در کنترل کیفیت، معیاری برای ارزیابی انسجام محصول است. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم انحراف معیار توسط کارل پیرسون در اواخر قرن 19 معرفی شد. در دهه 1940 در کنترل کیفیت صنعتی کاربرد یافت. دهه 1990 شاهد استفاده گسترده در داده کاوی بود. امروزه در یادگیری ماشین و تحلیل سیستم های پیچیده نقش کلیدی دارد. تفکیک آن از واژگان مشابه انحراف معیار با واریانس تفاوت دارد: اولی در همان واحد داده ها بیان می شود، دومی مجذور واحد است. با دامنه تغییرات نیز متفاوت است که فقط فاصله بین حداقل و حداکثر را می سنجد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python با numpy.std(). در R با تابع sd(). در SQL با STDEV(). در JavaScript با محاسبه دستی بر اساس فرمول ریاضی. در کتابخانه های یادگیری ماشین مانند scikit-learn برای استانداردسازی داده ها. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج: انحراف معیار کم همیشه مطلوب است. چالش اصلی: تفسیر صحیح انحراف معیار در توزیع های غیرنرمال. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی درک عمیق انحراف معیار و کاربردهای آن برای تحلیلگران داده و مهندسان فناوری اطلاعات ضروری است. این شاخص در بسیاری از تصمیم گیری های فنی نقش کلیدی دارد.
