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基于大数据软件缺陷分析(6D)
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
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