数据挖掘技术在软件工程中的应用探究

数据挖掘技术在软件工程中的应用探究

景志宇 ,王荣   ,王宵轩,韩鹏   ,王娜

北方自动控制技术研究所 山西太原 030006

摘要：随着我国经济不断发展，互联网技术和信息技术的快速发展，软件工程的开发及应用越来越成熟，时至今日，软件工程已在世界范围内步入了新的台阶。数据挖掘技术的出现，可有效解决这一问题。通过数据挖掘技术可大幅度提升数据采集、数据分析、数据汇总、数据处理以及数据管理的效率和质量，从海量数据库中，快速提取有利于软件设计、开发、管理的数据，既能降低软件工程的研发成本，还能提升软件工程质量，对软件事业的发展有良好的推动作用。文章提出数据挖掘技术在软件工程中的应用路径。

关键词：数据挖掘；软件工程；应用

前言：数据挖掘技术可以从海量信息数据中发现其存在的内部发展规律，将有用信息的提取、存储、计算及整理，在软件工程中，通过应用数据挖掘技术，实现软件开发效率及开发质量的提升，为后期软件管理工作提供技术保障。基于此，开展数据挖掘技术在软件工程中的应用研究具有非常重要的意义。

1. 数据挖掘技术概述

近年来借助信息技术生产和搜集数据能力在不断提升，数据库在各行各业的应用都极为广泛。比如说商业管理，政府办公，科学研究以及工程开发等方面都有应用。而且从未来看，这一趋势还将继续发展。在这种情况下，一个新的挑战出现了。随着信息化技术的不断发展，信息过量已经成为人们需要关注和面对的主要问题，那么大量的信息该怎样处理，又怎样将有用的信息从众多信息中找到并予以应用，有效提升信息利用率呢？这个问题值得大家思考并解决，数据已然成为一个企业的重要资源，只有将这些资源有效利用起来，才能够真正为企业的业务决策和战略决策提供有力依据。数据挖掘（Datamining）也叫做数据采矿，这是数据库中一个非常基础的环节。该项技术能够在大量的数据中找到具有隐藏特殊关系的数据。通常来说，数据挖掘的整个过程可以分为四个部分，分别为：软件库数据选择、被选择数据的预处理、格式化预处理数据并展开挖掘以及获得目标数据。从一开始，数据挖掘技术就是为了应用而研发的，其不仅仅是面对特定的数据库进行简要搜索和调用，还要对这些数据进行有效统计、分析、推理和归纳。这样才能够更好地应用这项技术来找到实践问题的答案，进而发现各项事物之间的关联性。甚至还能够借助已有的数据来对今后的相关活动进行有效预测。

2.数据挖掘技术对软件工程的作用

2.1有利于加深对数据信息理解

受个人主观因素的影响，不同的人对信息的理解水平也存在一定的差异，面对庞大的数据信息时，依靠人力完成对数据的分类及理解，不但工作效率达不到要求，而且耗费的时间及成本也是巨大的。数据挖掘技术是在科学信息技术的基础上，对软件工程中的所有数据做出权威性的分类，并根据需求做出细化处理。因此，数据挖掘技术能够代替人力及传统数据挖掘技术，发挥技术优势加深对数据信息的理解，帮助企业构建良好的管理体系，实现对信息数据的快速查询。

2.2有利于提升数据信息质量

数据信息是软件的平稳运行及维护管理的重要保障，通过对数据信息的深入分析，找出数据背后的发展规律及存在的问题，可以说数据信息质量对企业的决策及发展战略都具有深远影响。因此，通过应用数据挖掘技术提升数据信息质量对企业发展具有重要意义。近年来，我国的科学技术水平得到了快速的发展，对数据挖掘技术的深入研究也逐渐的呈现专业性和具体化特点，其中数据的准确性和运算速度方面提升明显，能够实现对整个过程数据信息的计算，为企业的海量数据计算提供技术支持。同时，通过应用数据挖掘技术对不完整和混乱的数据进行筛分和去除处理，进一步的提升数据信息质量，保证企业能够利用高质量的数据信息进行决策。另外，数据挖掘技术相比与传统数据技术，对信息数据的存储和传输安全性更高，从而避免因数据泄露导致企业受损事件发。

2.3有利于提升数据信息利用率

软件在开发、运行、维护和管理过程中会产生大量的数据信息，但有些数据杂乱无章缺乏完整性，导致这些信息不能被直接的利用。数据挖掘技术从多个层面对数据信息做分类统计，通过各种算法的运用将有用的数据信息提取出来，以此提升数据信息的利用率。企业利用数据挖掘技术工作时，根据相应的实践效果选择合适的数据，既提高了数据的使用效率，又达到了企业良好的运行效果。企业的发展需从多方面进行考虑，而数据信息则是重要的理论支持，对企业的决策以及良好运行提供保障。企业运用数据挖掘技术，将难以理解的数据转化成让人更加容易理解的信息，方便企业进行数据分析。正所谓“商场如战场”，企业如果能在第一时间获取和理解数据背后蕴含的规律及商机，则可在市场竞争中取得先机，这时的数据不再是符号和数字，而是企业发展关键因素。

3.数据挖掘技术在软件工程中的实际应用分析。

3.1在软件调试中的应用

软件调试也是软件工程的主要环节，整个调试过程由专业的软件开发人员来完成，开展软件调试的主要目的是发现软件存在的问题和不足，然后及时调整，以全面提升软件系统的实用价值，达到预期设计的要求。软件调试是一项非常复杂且耗时非常长的工作，需要对代码进行逐行调试。如果软件系统功能强大、结构复杂，软件调试的难度和工作量也会成倍提升。软件调试不仅仅需要分析软件系统存在的问题，还要对形成的错误报告进行分析，定位软件的错误信息，并采取一定的方法和措施来纠正错误信息。将数据挖掘技术应用到软件调试中，可大幅度提升调试的效率，降低调试的难度，减少软件调试的工作量。例如：在软件系统漏洞调试中，应用数据挖掘技术可快速定位漏洞的位置，并明确漏洞的种类。在具体应用中，要先确定软件工程调试的对象，然后再结合用户对软件的需求，确定调试方法，制定调试方案和计划。在软件系统漏洞调试中可选择的数据挖掘技术比较多，如：自动分类方法、半自动分类方法和bug报告筛选等。每种方法都有其独特的优势和不足，可选择其中的一种进行检测，也可以选择两种或者两种以上的方法同时使用。选择好检测调试方法之后，再用数据挖掘技术来采集软件工程的相关数据，按照既定的方案和计划，对挖掘到的数据进行全面清理和转移，清除掉多余的数据，补充丢失的数据，再选择出和软件漏洞检测调试相适宜的数据模型，进行分析检验，就能快速完成软件漏洞的检测调试，如果存在漏洞，还能对漏洞进行定位，分析漏洞的种类，为修复漏洞提供数据支持。

3.2　挖掘信息

软件工程技术可以有效地掌握相关信息挖掘，其实际应用范围非常广。软件工程技术能够将软件开发时的各种信息予以统一，以此来确保展开软件开发的过程中可以及时更新相关数据，并从根源上确保数据开发的质量，以此来保证各项任务顺利实施。从当前情况来看，目前的数据挖掘技术中还包括了诸多软件开发和更改的数据信息，这样就能够将软件内部的不同之处更直观地体现出来，再结合实际情况来采取有效的解决措施，以此来保证整个项目的目标任务更顺利达成。

3.3软件工程故障检测中的应用

在软件开发过程中，出现故障或者错误的可能性很高，需要利用数据挖掘技术进行故障检测，避免因故障导致系统瘫痪，为研发人员和用户带来不必要的损失。通过应用数据挖掘技术，对软件源代码中的错误数据进行分析处理，同时对可能发生故障的数据进行预测检查，这样能够做到发现问题、解决问题、预防问题发生。

结束语：

4.结束语

综上所述，将数据挖掘技术应用到软件工程中，可大幅度提升数据采集、处理和分析的速度，提升数据使用质量，从而不断优化软件的性能，提供一个更加安全、便捷的软件服务。

参考文献：

[1]谷 安 楠.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].数码世界,2020(12):76-77.

[2]张尚进.基于大数据时代下软件工程技术的应用研究[J].数码世界,2020(12):77-78.

[3]杨茜婷,张潇,任贵银,等.新时期数据挖掘在软件工程领域中的应用浅析[J].数码设计,2020(05):1.

[4]李高杰.软件工程中数据挖掘技术的应用与研究[J].无线互联科技,2019(21):141-142.