数据挖掘技术在软件工程中的应用_庾鹏.pdf

Application 创新应用236 电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月这些模式的构建又是相互关联的、共同发展，随着遗传基因技术的飞速发展，在软件工程中越来越多地使用了遗传算法。决策树。决策树一般用于数据的归类、集成，从软件的开发、开发到后期的运行，都会产生大量的数据，很难在短时间内发现有价值的资料。而决策树算法则能快速地查找出最重要的信息，从而简化了对信息的分类，并确保了各种信息的准确度，但是，它也有一些不足之处，决策树算法的抗噪性比较差，很难充分地挖掘出复杂的数据。统计分析算法。运用统计与分析相结合的方法，对数据库中各个领域的关联进行分析，数据库字段之间，既存在相关关系，也存在函数关系。函数之间的关系主要由不同的功能表达，而相关关系则不能用函数表示。利用统计分析的方法，可以促进各域间的关联，提高数据挖掘的效率。可视化技术。可视技术最大的功能就是将无形的信息，以图形和文字的形式呈现，从而更好地了解和对其进行直观的解析，让那些抽象的资料，变得具象化。常见的可视化方法有：尺寸可视化、色彩可视化、图形可视化、空间可视化和概念可视化，通常使用Echart、FineBI和PowerBI等实现了这些工具。3 数据挖掘技术在软件工程中的应用数据需求及数据设计阶段应用。在数据要求与设计的各个环节中，软件工程都必须采用数据挖0 引言 随着网络与信息技术的飞速发展，软件的发展与运用日趋完善，目前全球的软件工程学已经进入一个新的阶段。但是，由于所生产的信息量越来越大，使得现有的数据处理技术已经不能适应大量的信息量，数据挖掘技术能够从大量的信息中发掘出自身的内在发展模式，提取、存储、处理和整理现有的有用信息，而在软件方面，利用数据挖掘技术提高了软件的开发速度和质量，为以后的软件开发工作的技术支持.1 软件工程 随着计算机技术的发展和广泛的使用，软件工程的发展也在一定程度上促进了软件的大规模发展，随着软件开发的复杂性和应用难度的不断提高，开发费用不断上升，但是软件质量不能得到保证，为应付软件开发危机。在这种背景下，软件工程应运而生，软件开发的成本、生产率和质量是软件开发的重要因素，为了解决软件危机的问题，提出了利用工程、科学和数学方法，保证软件开发的系统性、规范性和可测量性，同时，软件工程也注重软件开发的全流程和后期运行维护的应用工程化原则。2 数据挖掘技术在软件工程中的关键技术遗传算法。遗传算法是数据挖掘技术的核心技术，它的基础是达尔文的进化理论，而遗传算法的求解也是进化、遗传、淘汰、进化的过程。但是，作者简介：庾鹏，许昌电气职业学院，硕士；研究方向：人工智能。收稿日期：2022-05-10；修回日期：2023-02-12。摘要：阐述软件工程的特点，数据挖掘技术在软件工程中的关键技术，包括遗传算法、决策树、统计分析算法、可视化技术，探讨数据需求、数据设计、程序代码开发、数据调试、故障检测中的应用。关键词：软件工程，数据挖掘，可视化技术，数据调试。中图分类号：TP311.52，TP311.13文章编号：1000-0755(2023)02-0236-02文献引用格式：庾鹏，赵鹏利.数据挖掘技术在软件工程中的应用J.电子技术,2023,52(02):236-237.数据挖掘技术在软件工程中的应用庾鹏，赵鹏利（许昌电气职业学院，河南 461002）Abstract This paper describes the characteristics of software engineering and the key technologies of data mining technology in software engineering,including genetic algorithm,decision tree,statistical analysis algorithm,visualization technology,and discusses the application of data requirements,data design,program code development,data debugging,and fault detection.Index Terms software engineering,data mining,visualization technology,data debugging.Application of Data Mining Technology in Software EngineeringYU Peng,ZHAO Pengli(Xuchang Electrical Vocational College,Henan 461002,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月 237掘技术，数据要求与设计是为了满足设计要求，在软件工程开始时，需要建立一个比较合理、科学的数据概念方案。从软件工程数据需求的角度来看，软件项目的需求是随着开发进程而动态调整的，因此，需求的发展是相对多变的。在需要调整的情况下，数据的要求、应用数据、数据挖掘方法、建模等都会随之发生变化，数据挖掘技术在数据需求和设计阶段都需要有很高的技术水平，能够根据实际要求的算法来适应不断变化。软件研发中的应用。软件工程是一门以用户需求为导向、资金投入、项目指标为核心的工程学科，回顾软件工程的发展历程，当时的开发流程比较烦琐，需要依据设计要求和社会需要，进行产品设计。数据挖掘技术取代了传统的信息处理技术，使得软件工程迅速发展，由于数据挖掘技术在数据分类、存储等方面的优势，可以保存大量的数据，为以后的研究提供方便。软件开发过程中会产生大量的数据，采用数据挖掘技术可以对数据进行整编、处理，并对最新的数据进行有效的分析，以确保软件开发数据的准确性和有效性，并确保整个软件开发的品质。在开发过程中，数据挖掘技术实现了软件的内部数据分割，方便了使用者对相关信息的查询，也为实现研究目的提供了技术保证。软件工程程序代码开发中的应用。在软件工程中，最常用的是数据挖掘技术，而迭代开发是软件的关键环节。软件编发的过程就是按照迭代开发需要，对数据进行存贮和记录，以分析软件和程序代码之间的关系，在编写程序代码时，需要使用数据挖掘技术来保证数据的正确性和正确性，使其在开发过程中能够高效地进行编程。软件工程数据调试中的应用。数据的调试是在软件开发过程中进行的，开发人员通过数据挖掘技术对数据进行调试，这个项目需要大量的数据。为了确保整个系统的开发速度，不会对整个系统的开发造成任何的影响，需要引入数据挖掘技术，对关键数据进行分类和分析，并根据不同的特征进行分析，能够迅速地发现资料中的问题和缺陷，方便工作人员进行数据的校验，从而加快开发过程。软件工程故障检测中的应用。在软件开发中，由于存在着大量的故障和错误，因此必须采用数据挖掘技术来进行故障诊断，以防止系统的失效，给开发人员和使用者造成不必要的损失。利用数据挖掘技术，对源代码中的错误数据进行分析和处理，并对可能发生的故障数据进行预测和检验，从而达到发现问题、解决问题、预防问题发生的目的。数据挖掘技术之所以在软件工程中得到了广泛的应用，就是因为它拥有强大的创展分析和错误查找能力，可以让开发者在最短的时间内，发现问题所在，采用修正和补救处理，大大提高了工作效率，并为使用者提供了一种较为稳定的安全措施。在软件工程中数据挖掘技术的应用对策。（1）重视数据挖掘技术的开发与应用。随着软件工程的迅速发展，应用越来越广泛，企业必须充分认识到数据挖掘技术在企业中的应用价值，并从其工作原理、引证方式等方面进行深入的研究。针对软件项目的需要，选用适当的数据挖掘技术，以保证软件的研发、运行、维护和管理工作能够按系统的实施，使研发工作能够按照设计的要求进行。在软件开发的全过程中，企业需要从多个方面来考虑项目的实施。例如，编码库的选取和静态编码的设定，若未能对其进行有效的控制，将会导致开发费用超过预算，从而影响到开发的正常进行。为了避免代码丢失，还需要设置静态代码，以确保在出现代码丢失的情况下，可以保存所有的数据，它可以通过数据存储器的功能来检测测试代码，从而确保系统的整体和合理性。（2）提升数据挖掘技术的性能。应用数据挖掘技术在企业中迅速发展，但若只采用传统的数据挖掘技术，则会对企业的未来发展产生一定的影响，所以，在软件开发的过程中，必须对数据挖掘技术进行改进，以确保软件的开发和数据的查询效率。同时，在软件工程中，还需要定期评估数据挖掘的使用效果，以确保其使用的有效性，为了使数据挖掘技术得到持续的发展，必须对各个阶段、各个环节的应用进行系统的研究。例如，在病毒的处理中，利用数据挖掘技术进行时间分析，避免出现问题，降低企业和使用者的损失。它可以提高数据挖掘的各个方面的能力，从而促进软件工程的高效、快速发展，数据挖掘技术的性能提高可以通过建立一种评估标准来对其进行有效的评估，从而使其在实际应用中取得更大的进展。4 结语软件工程的应用领域很广，影响因素多，从研发、开发、使用、运营，都需要海量的数据，这些数据对软件的开发、升级都有很大的帮助，但是，但这些数据有的是有价值、有用的数据，而有的则是毫无用处的数据，如何舍弃无用的=数据，把有价值的数据挖掘出来，这是一个急需解决的问题。在软件工程中引入数据挖掘技术，可以极大地提高数据的采集、处理和分析的效率，提高数据的利用率，使软件的性能得到不断的优化。参考文献1 周弘.计算机软件工程中数据挖掘技术应用J.数字技术与应用,2022,40(11):129-131.2 孙鹏飞.数据挖掘技术在软件工程中的应用探究J.现代工业经济和信息化,2022,12(03):136-138.3 孙黎明.探索软件工程数据挖掘技术J.软件工程师,2015,18(05):16-17.