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软件工程数据挖掘研究进展
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摘要：21世纪以来，计算机技术开始逐步渗透到人们的生活和学习中，不断改变着人们的生活方式，尤其在近几年，计算机技术和网络技术更是得到了前所未有的普及与发展。为了满足社会发展对计算机软件的需求，利用数据挖掘技术在海量数据中提取有价值的信息，并将其应用到软件开发与设计中非常重要，这不仅可以大幅度降低软件开发成本，而且还有助于提高软件的开发效率和整体质量。
关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用
1导言
随着我国信息技术的进步，数据挖掘技术得到广泛应用，在软件工程中需要对数据信息进行搜集、分类与整理，通过数据挖掘技术的应用可以有效提高工作效率，推动软件工程的有序发展。我国对数据挖掘技术的应用与研究虽然处于初级阶段，但通过不断的经验积累也能够发挥技术的更多价值。
2数据挖掘技术的分析
计算机信息技术经过长时间的发展后，为人们提供的服务更加广泛，其结合当前迅速发展的网络技术，为用户高效提取有利用价值的数据提供了基础。数据挖掘顾名思义就是数据到知识的转化，从海量数据中挖掘到对用户来说有价值的数据，这个挖掘过程也被称之为捕捞，实际上是一种分析方式的转变，即从验证性驱动转变为发现性驱动。一般来说，验证性驱动在进行分析的过程中，需要设定用户在海量数据中有需求存在，从而收集相关数据，不断验证，直至假设成立。从当前我国计算机信息技术发展来看，软件工程数据挖掘技术中，数据存储的规模较大，十分复杂，利用传统的验证驱动分析已经不能从数据库中高效挖掘有效数据，此时需要筛选数据并有效识别。在数据挖掘技术开展之前，需要收集相关信息，对自身进行改进，使用不同的软件展开数据收集，以便于充分开展数据挖掘。数据挖掘技术不仅仅是一项简单的挖掘数据，其包含着很多内容，例如聚类、关联发现、分类树等技术。通过利用软件工程的多维度性和高耦合性数据的特殊化处理，让数据挖掘技术在实践中发挥更好的效果，从而高效完成工作目标。
3数据挖掘技术在软件工程中的重要性分析
3.1高效整合多样化信息数据
由于数据挖掘技术的功能比较多，其中包含了传统处理技术的功能，实现多样化信息的收集与分类，并将数据按照类别存储与整理。数据挖掘技术可以在多样化数据中实现数据的系统化管理，为人们进行数据查阅工作带来方便。在软件工程中应用该技术，方便信息数据的高效整合，帮助企业全方位了解信息与数据。
3.2保证信息数据的准确率
数据挖掘技术拥有强大数据运算功能，以往的数据信息系统运算数据时需要耗费大量时间与成本。如果信息数据体系庞大，系统运算时会面临瘫痪问题。在软件工程中，一旦系统发生瘫痪，系统将无法正常使用，数据也会受到破坏。应用数据挖掘技术之后可以有效解决以上问题，实现系统的优化，使系统可以在最短时间内处理数据，防止信息数据发生丢失现象，提高数据处理的时效性。面对大量的信息数据，有的数据得不到利用，但长期处于系统中会影响系统运行效率，应用数据挖掘技术可以将无价值的数据剔除，留下有用的信息数据，保证系统的运行效率和数据质量。
3.3缩短信息数据处理时间
在软件工程中应用数据挖掘技术可以分类处理杂乱无章的数据，实现数据的转换与调用。对数据进行深入挖掘处理时也可以应用数据挖掘技术进行数据的分类，并对模糊数据及时清理，提高系统内现存数据的实用价值。人们获取到的信息数据需要进行反复核对，以此保证数据真实性，通过数据挖掘技术的应用减少时间浪费，提高数据核对效率。
4数据挖掘技术在软件工程中的应用
4.1数据挖掘技术在软件项目管理中的应用
软件项目管理所采用的方法是否科学，将直接影响到软件工程的整体质量，将数据挖掘技术应用在此项工作中，可以从两个方面分析其优势所在。首先是对项目组织关系的有效梳理和协调。随着软件工程规模的不断扩大，工程管理越来越复杂。在这种情况下，若想切实提高项目管理目标，首要任务就是做好人力资源的高效分配及利用。数据挖掘技术的应用可以实现对人员组织关系的深入分析，然后以项目管理需求为依据，实现人力资源的重新梳理和优化，确保项目的高效运转。其次是对系统漏洞进行修复，保证项目管理水平。这一点主要体现在版本控制信息的管理上，将数据挖掘技术应用到版本控制信息管理中，可以帮助设计者及时发现系统中的漏洞并进行处理，不仅节约了后期维护成本，而且还有助于提高项目管理水平。
4.2数据挖掘技术在开源软件设计中的应用
开放性是开源软件的一个主要特点，正因为如此，致使源数据的管理和控制难度较大，从而降低了管理效果。数据挖掘技术在此项工作中的应用主要以分布式数据挖掘系统为主，通过对大规模系统和多个开源软件的挖掘，并对系统开发人员和使用人员进行跟踪管理，在提高开源软件使用率的同时，为开源软件质量提供保障。
4.3数据挖
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