数据挖掘技术在软件工程中的应用

摘要：随着科技的进步，信息时代的发展，数据库在各行各业得到了广泛的应用。数据库中存储着大量的信息，提供给人们查阅、编辑、保存等功能。如何能使数据库信息的利用率达到最大化，对其进行快速充分的利用，逐渐成为人们研究的重点。目前数据挖掘技术在大数据分析中有着举足轻重的地位，基于此，本文主要分析数据挖掘技术在软件工程中的应用，以其能够产生借鉴作用。

关键词：数据挖掘技术 数据库 软件工程 应用

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0072-01

数据挖掘技术是保证数据可靠性和安全性的重要基础，是提升软件工程应用效用的重要基底，需要引起人们的重视和关注。因此，探究当前数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，提升数据挖掘技术的应用效能，对于软件工程的优化和管理来说具有深远意义。

1 数据挖掘所涵盖的内容

数据挖掘的研究所涵盖的内容多种多样，但是究其根本主要包括以下几个方面：首先，开发专用数据挖掘系统。针对不同的处理信息任务开发出不同的数据挖掘系统，一个完善的数据挖掘系统可以在不同数据库下工作，所以开发出一个完善的数据挖掘系统显得尤为重要。其次，挖掘系统运行算法能够高效率运行。数据挖掘的功能是为了能够节省时间，提高工作效率，其最主要功能的实现都需要建立在极快运行速度之上，这就要求数据挖掘系统所使用的算法必须高效率，从而使得工作时间可以被接受。第三，确保数据挖掘结果准确性、有效性。数据挖掘的结果必须达到用户所需要的目的，相关数据按规则现实，不相关数据抑制显示，相近数据提示显示。第四，可视化的挖掘结果。所得到的数据必须清晰易懂，不需要在用任何解码方式对其进行处理，数据挖掘的结果通过可视化的过程予以展现。第五，多层次数据挖掘。在数据库中许多数据都属于动态变化，或者是以交互的形式存在的，这就要求数据挖掘系统具有多层次性，动态搜索的特点才能对数据库进行不同角度的挖掘。第六，多数据库挖掘。許多数据库通过Internet技术相连接起来，开发出通过Internet技术的数据挖掘方法可以在不同数据库中挖掘出所需数据。第七，数据挖掘的安全性。网络和黑客的存在，让数据挖掘面临着极大的风险，所以要提高数据挖掘过程中的安全性，防止泄露个人信息，保证数据的可靠有效。

2 数据挖掘在软件工程中的应用

2.1 建立数据信息软件

2.1.1 数据仓库系统

数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的数据集合，通过“仓库构建”来支持经营管理中的决策制定过程。这一过程主要包括以下几个阶段：一是源数据阶段：此阶段主要是对历史数据、当前数据和综合数据进行收集。二是源数据预处理阶段：其主要包括关系数据库、软件数据文档和其他。三是进入仓库管理阶段：主要包括数据仓库管理工具、抽取、转换、装载、元数据库和数据建模工具。四是知识基DM分析工具：分类分析工具、聚类分析工具、关联分析工具和序列分析工具。五是可视化的软件领域知识：揭示影响软件质量的必然因素。五个方面构成整个数据仓库管理系统。

2.1.2 数据仓库建模

数据仓库建模主要将已有的数据归纳一起，建立一个合理的数据资源库。这些信息包括客户需求信息、客户评估信息、软件系统信息、可行性研究报告。首先，需要将客户所需要的信息进行汇总整理，从而做好系统功能、界面、数据等方面的确定。其次，客户评估信息主要是应用软件测试，（其中包括动态测试，也包括静态测试，形式化测试）获得相应的评估信息，将其与客户所需要的信息进行汇总，权衡软件在应用中的质量，从中寻找可能存在的错误，并对其进行修改。第三，软件系统信息是软件应用的基础，其主要包括系统的规模、范围、总体要求，以及所需要的支撑环境。第四，可行性报告主要指的是其是否具有运行的可行性，技术、经济、法律、使用是否能够达到需要的目的。

2.2 对集成软件信息数据仓库进行信息挖掘

2.2.1 聚类分析发现

通过某些相似的需求将某一些客户分成一组成为聚类，使客户的信息更容易被开发人员了解，以便于提供更高服务水平，和满意的服务。将某些客户聚类为一组，可以专门为其要求开发出具有特别功能的软件，通过聚类分析，可以对客户的软件应用情况进行有甄别性的观察，从而让软件达到一种很好的使用效果。

2.2.2 分类分析的发现

与聚类完全不同，分类分析是通过已经标记的特点进行数据分类。分类就是为了通过记录表现来方便的描述这一类数据所具有的特点。分类分析主要应用于决策树、神经网络和径向基础函数等软件中。分类分析的结果可让我们在数据库的设计过程中更有针对性，可以通过软件对所应对的客户进行属性划分，针对不同的客户提供不同的服务或者保护。

2.2.3 序列分析的发现

序列分析是完全独立的一种分析算法，其区别于以上两种算法。这类算法主要是根据数据的序列或者事件进行检测。由于不同的客户要求同一软件为其提供的功能一般不同，因此，软件分析人员就可将客户按其所倾向需求的功能模式进行分类。例如当客户使用到某一软件的特定功能时，检索功能就会根据计算机用户的需求进行提示，询问是否按照计算机算法分析出的需求来进行下一步的搜索操作。

3 结语

数据挖掘技术在软件开发过程中有着广泛的应用前景，但是国内对此技术的研究仅仅在理论研究阶段，需要通过对其深化让其发挥更大的价值。只有不断探索研究，才能够让数据挖掘技术在软件工程中的应用变得更加成熟可靠，并在更加广泛的其他领域中得到更加优异的表现。

参考文献

[1]马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程，2015，19：196-197.

[2]徐赐发.数据挖掘在软件工程领域中的应用浅析[J].电子技术与软件工程，2014，19：206.

收稿日期：2016-08-12

作者简介：孙晓迎（1987—），女，汉，山东龙口人，大学本科，中级，研究方向：工程类。