芻議軟件工程中數據挖掘技術的實踐運用

摘 要：計算機軟件規模不斷擴大，想要完全通過手工方式實現軟件開發、維護與獲取信息，具有非常大的難度。為全面滿足實際發展需求，需要對軟件開發方式進行更新，例如數據挖掘技術的應用，可以有效提高軟件開發的速度，并且能夠有效的在軟件工程眾多數據中自動尋找所需數據。文章對數據挖掘技術進行了簡要分析，并對其在軟件工程中的應用方式進行了簡單探討。

關鍵詞：軟件工程；數據挖掘技術；軟件開發

面對軟件需求不斷增加的背景，基于軟件系統規模和復雜性不斷增長的現狀，想要進一步提高軟件開發效率，就需要對傳統定性法和統計技術進行更新，利用數據挖掘技術，來有效解決軟件工程所需數據的問題。將數據挖掘技術應用到軟件工程中，通過尋找數據、文檔以及相關數據集中規律，為軟件工程的開發提供指導。

1 數據挖掘技術

1.1 神經網絡

數據挖掘技術即通過科學、有效的算法，在大量數據信息中第一時間獲取有用信息的篩選過程。而神經網絡為主要的數據挖掘技術操作方法，具有良好的魯棒性，可以實現并行處理和高度容錯，在數據挖掘方面具有較強的優勢，且不同操作模型對應的適用范圍不同[1]。常見的操作模型如離散模型、koholon模型、連續模型等，分別對應聯想記憶、聚類自組織映射、優化計算。

1.2 統計分析

數據庫字段項間存在函數關系與相關關系，通過統計分析操作方法，可以對各類信息進行有效分析，如常見的相關分析、回歸分析與差異分析。……