基于大数据软件缺陷分析(6D).pdfVIP

PMI 授权的项目管理综合培训机构 Global Registered Education Provider 课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测 什么是大数据？数据挖掘？R 语言在华尔街盛行? 大数据 Big data、数据挖掘 Data mining、R 语言等在不同领域的应用越来越流行，比如： 用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或 者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。 这些对软件和科技行业有什么作用 ？ 在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。从2000 年开 始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历 史、变更历史、代码本身。通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。 如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是 靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人 员开拓视野。 我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。 这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作 的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和 预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。 我们一系列总共有3 个课程，每个课程为2 天，从最基础的统计、度量与分析开始，到 最后利用一些大数据，Data mining 的技巧，对一些实例做分析研究。 课程特点： 课程以实战为主理论为辅。提供足够的参考资料给学员在课前后研究。学员通过学习后 也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。  课程大纲：  课程一：度量与分析实战（2 天）——基于大数据缺陷的分析统计 利用过去度量与分析的基础材料，加入一些新的元素，比如利用R 的语言做分析和统计， 收集现有公司的系统的度量，建立公司的度量库。(注意： Data Mining 的分析前提是企业 要有代码和缺陷的数据。) 课程大纲： 第一天: 简单讲解整个大数据，缺陷分析的研究，度量与分析的基础理论； 进行互动练习：根本原因分析、鱼骨图、关联分析、度量目标的制定等，帮助学员确立 与公司商业目标一致的完整度量目标。 第二天： 介绍统计的基础，包括不同假设检验、分析技巧；分享过程改进、PDCA 的概念。 在安装了 R 程序和环境的基础上，利用目前最流行的统计的工具, R 和开发环境, 对现 有数据作基本分析、回归分析。 学习如何收集公司的度量数据或变更数据，我们会教授要如何才能收集有效数据，以帮 助日后做统计。 R 数据文件的结构，例如连接到MySQL 两天课程后学员可以学到：如何利用 R 工具做基本统计和度量报告和如何自动化 分析代码。运行一些简单的R 实例。  课程二：利用R 做data mining 和数据分析 1/2 （2 天） 在学员了解了R 安装过程和环境的基础上，本课程主要利用一些小规模的数据，以案例 的形式教授学员R 语言和数据挖掘的不同方法。 第一天， 数据文件的结构，例如连接到NoSQL。 先进的R 研发环境 利用现有数据（例如：多元回归）做一些数据的分析，介绍R 的技术基础技巧：Association, Classification 和 Pattern Recognition。 第二天，用R 的工具，对公司现有数据作分析统计 。 两天的课程可以让学员收获数据挖掘和分析的概念，利用技巧和建立模型做进一步 分析。  课程三：利用R 做data mining 2/2 （2 天） 在课程二的基础上，介绍数据挖掘的其他方法