مقدمه مفهومی درباره واژه تغییر (Variation) در علوم کامپیوتر به تفاوت های مشاهده شده در داده ها، رفتار سیستم یا خروجی های یک فرآیند اشاره دارد. این مفهوم به ویژه در تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و تست نرم افزار اهمیت ویژه ای دارد. کاربردهای فنی - در تحلیل داده: بررسی تغییرات در مجموعه داده ها - در یادگیری ماشین: تحلیل تغییرپذیری ویژگی ها (Feature Variation) - در تست نرم افزار: بررسی تغییرات در خروجی سیستم (Output Variation) - در کنترل نسخه: مدیریت تغییرات کد (Code Variation) - در شبکه های کامپیوتری: تغییرات در تاخیر شبکه (Network Latency Variation) مثال های کاربردی 1- تغییرات در زمان پاسخ سرور تحت بارهای مختلف 2- تغییرات در دقت مدل یادگیری ماشین با داده های مختلف 3- تغییرات در مصرف CPU در طول زمان 4- تغییرات در رفتار کاربران یک اپلیکیشن 5- تغییرات در کیفیت تصویر پس از فشرده سازی پیاده سازی فنی در Python: با کتابخانه هایی مانند NumPy و Pandas در R: با توابع تحلیل سری های زمانی در SQL: با توابع پنجره ای (Window Functions) در سیستم های مانیتورینگ: با ابزارهایی مانند Prometheus چالش ها و راهکارها 1- تشخیص تغییرات معنادار از نویز 2- مدیریت تغییرات در سیستم های توزیع شده 3- تحلیل تغییرات در داده های با ابعاد بالا 4- تفکیک تغییرات سیستمی از تغییرات تصادفی ابزارهای تحلیل - تحلیل سری های زمانی (Time Series Analysis) - نمودارهای کنترل (Control Charts) - تحلیل واریانس (ANOVA) - روش های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
