軟件工程數據挖掘研究

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1數據挖掘技術的分析

在當今社會中計算機信息技術不斷發(fā)展，網絡技術已經被公民普遍使用，它已經成為提取有價值信息的重要方式，給人們帶來極大的便利。完善數據挖掘技術就要利用數據把它轉化為知識并為人民服務。數據挖掘的定義實際上就是從大量的數據中有效的提取更加有利用率的價值數據，這個過程被稱作挖掘。這一過程用官方的語言來描述就是將驗證性驅動分析方式向發(fā)現(xiàn)性驅動分析方式實現(xiàn)有效的轉變。在傳統(tǒng)的驗證性驅動方式就是不斷地設定用戶的需求，進而對數據進行挖掘，再來看驗證的設定是不是正確的。但是從目前的發(fā)展形勢來看，當下數據的儲存量較大，而且十分復雜。傳統(tǒng)的驗證性驅動分析無法快速有效的挖掘數據，這就對數據挖掘技術的發(fā)展完成了極大的阻礙。在這種情況下，就需要人們及時篩選出有價值的數據，能夠識別內部的信息。在開發(fā)數據挖掘技術時要及時收集相關信息，吸取相關人員或公民提出的建議，不斷地改良自身的產品。采用不同軟件，微博、微信、抖音等開展信息的收集工作。實際上，對于數據挖掘技術有許多方面的內容，如：分類技術，聚類技術，關聯(lián)技術等等，利用這些技術來開展多方面多維度的特殊處理方式。從目前來看，數據已經被人們越來越重視，但是分析數據和應用數據方面也存在著大量的問題，這就需要軟件開發(fā)的工作和數據收集的工作相互配合相互協(xié)調，進行有效的結合。利用靜態(tài)描述的方式，并且結合圖表，應對這個變化而變化。實現(xiàn)數據挖掘技術的有效性。

2在軟件工程數據處理方面存在的相關問題

2.1軟件工程的數據太復雜

其實，軟件工程的數據主要包括非結構化數據和結構化數據。簡單來講，結構化數據指的是在版本方面的內容，相反的則是包括了文檔、數據代碼方面的內容。這兩個數據之間雖然互相聯(lián)系，但是不能將二者混淆。比如說，在缺陷報當中，里面的代碼是很重要的內容，它其實是屬于兩者數據的內容的，在各個方面都發(fā)揮很重要的內容。

2.2在非傳統(tǒng)分析中較大的局限性

做好信息轉化相關的一切工作，是進行數據處理的提前一步內容，只有這樣做，才能夠保證做好相關工作，達到共享的目標。而在傳統(tǒng)的工作當中，其手段過于單調，其中的方式主要就是利用文字等簡單的方法進行表達，但是想要做軟件開發(fā)的話，要求是非常高的。所以就要求相關的工作人員整合好相關的信息，不斷的更新，不斷的改善。

2.3對于軟件工程挖掘的相關結果存在缺陷

目前來講，受傳統(tǒng)的影響，所以在技術方面存在相關的問題。傳統(tǒng)的方法在人們的心中已經形成了，成了一個標準。為了避免缺陷，應該全面要求相關工作人員，提高自身的素質，提高相關的結果評價，做好相應的技術工作，提高工作質量。

3對軟件工程數據挖掘方面進行分析

3.1關注、提高軟件開發(fā)的相關技術

程序的編寫和程序的成果是數據挖掘技術的兩大內容。在進行編寫的過程當中，不僅僅要進行程序上的技術，而且需要搜索到其中的信息。在其中的區(qū)域選擇相應的模式，可以非常好的搜索到相關的模式，可以減少其中的消耗，只要是搜索到相關的關鍵字，就能夠搜索到相關的數據，與此同時，應該注重靜態(tài)規(guī)則在其中的重要作用，結合相關的關系，進行記錄。同時，利用相關的測試進行分析，監(jiān)控其可信的相關程度，為相關的數據提供有效的保證。在對結果進行提交的過程當中，應該排除好缺陷代碼，符合行業(yè)的要求，在進行測試的時候，相關工作人員要做好記錄，在發(fā)現(xiàn)不足時，應該及時處理。

3.2完善相關的數據處理工作

數據挖掘技術對軟件的改善起關鍵作用，在進行相關的修復的過程當中，要結合缺陷認真的評價其程序，選擇其中最有效的相關模式。在進行分開的過程當中，要將缺陷轉換成文本的類型，然后運用最有效的方式進行修復，但是，實際說明，這種方式的準確效率其實很低，所以需要不斷的完善技術，不斷的改進技術。在對軟件進行修復的過程當中，提高相關的軟件的性能。在進行相關的軟件優(yōu)化過程當中，相關工作人員要了解軟件的程序，來進行描述。再其理解的過程當中，可運用軟件需求的跟蹤模式進行文檔中的相關設計以及條目之間的對接，這樣做，達到其行為和其功能符合規(guī)定的目的，提高軟件設計的質量，不斷的檢查其中的漏洞，收集其中的漏洞數據，運用相關的數據進行實驗，通過明確的定位進行描述。不斷的挖掘結果評價，不斷的完善，不斷的提高。提高其穩(wěn)定性。實現(xiàn)技術的創(chuàng)新與發(fā)展，根據得到的一些漏洞，在進行改進的過程當中，對相關的數據進行可行性的分析，提高軟件的所有性能。

4總結

就目前的發(fā)展情況來看，我國的數據挖掘正處于起步階段，未來的發(fā)展道路還很長遠。到目前為止，已有部分公司建立了軟件工程數據框架，但由于技術的不成熟，沒有將其商業(yè)化。數據挖掘的發(fā)展方向是要建立起自動化的信息數據挖掘系統(tǒng)，為軟件工程開發(fā)提供數據上的便利。

參考文獻

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作者：李俊標 何佩 單位:延安大學西安創(chuàng)新學院