论文软件工程行业中数据挖掘的应用，该文是有关软件工程论文如何怎么撰写和数据挖掘和软件工程行业和应用有关大学毕业论文范文.
李孟臻 江西理工大学软件工程学院
【摘 要】 如今计算机技术发展迅猛,尤其是在软件工程行业中,已经有越来越多的新技术被使用,带来了众多优势.其中数据挖掘就是已经在软件工程行业中得到了广泛应用的一门新兴技术. 使用数据挖掘技术能够很好的按照特定的需求去从数据库提取相关信息.本文将对当前软件工程行业中对数据挖掘的应用现状进行分析.
【关键词】 数据挖掘 软件工程 应用现状
当今时代,各种信息技术正处于高速发展期,各项新技术层出不穷.随着大数据时代的到来,目前软件工程行业中面临的数据量越来越大,数据种类越来越多.在此背景下,数据挖掘技术也不断在发展, 以更好的适应时展的趋势,数据挖掘技术也正朝着更加智能化的方向发展.
一、数据挖掘技术介绍
数据挖掘技术正如其名,主要就是从海量数据中找到特定的信息.往往这些数据量都特别大,需要使用特定的计算机技术才能够完成数据挖掘工作.如今软件行业伴随着时代不断实现跨越式发展,各种软件编程量越来越大,里面所蕴涵的信息也越来越多,仅仅依靠以往的数据处理方式已经不能够胜任实际工作的需求.在此背景之下,数据挖掘技术的出现很好的满足了软件行业对于海量信息处理的需求,能够更加高效的完成数据整理工作. 在进行数据挖掘时,首先就是应当对数据信息进行归类,分类的标准根据数据挖掘的需求而产生变化.然后就是预测阶段,其中需要参考大量的历史经验,通过总结这些经验得到一定的规律,然后以此建立本次数据挖掘的数学模型,该模型中就包含了未来数据的一些特征.接下来就是时间序列模式,主要涉及到时间变化,以及和时间变化相对应的其他变化量,以此来对未来的变化趋势进行预测.此外,还存在着聚类分析的方式,这种方法与上述方法存在很大的区别,该方法并没有进行分类,而是对数据进行相似度计算,然后相似度高的数据集中在一起.关联分析方式主要基于数据之间的联系规则,在对海量数据进行分析时, 其中存在的一些数据项之间存在一定的支持度.最终就是偏差分析方法,这种方式与上述所有方式所处理的数据对象都有差异,主要是先找出数据库中的孤立点数据,试图从中找出一些有价值的信息. 随着智能技术的不断发展,数据挖掘技术的智能化趋势也更加明显.
二、关于软件工程中数据挖掘技术的应用现状
2.1 数据挖掘技术得以发展的原因
数据挖掘技术发展的主要原因有两方面.一方面是由于现在信息技术的快速发展,导致带宽的增加、计算机存储信息的扩增,网络中提供了大量的信息资源,可以供我们做数据分析.另一方面是信息挖掘算法的不断更新迭代,可以探索的数据领域在不断的扩大,且分析数据方式和程序也在不断地更新,从而数据被挖掘得到的可能性具有多样化.从经济方面考虑,这种分析数据的技术简洁、高效,可节约成本和时间,具有很大的优势.数据分析还有一个更大的优点就是它不需要借助硬件平台,只需要借用软件进行数据分析即可, 所以软件中数据分析技术越来越受技术爱好者们的青睐.
2.2 数据分析技术面临的挑战
在一般的项目中,由于数据量非常的庞大,面对的问题比较繁琐复杂,比如一些注解问题或是代码优化等,当进行数据分析时,就会出现很多阻碍,从而增加了技术难度.现在数据分析结果的展示要求比较高,这不仅要求大力研发数据挖掘技术,还必须在数据结果输出方面下功夫,进行拓展型的开发研究.当结果出来以后,如何评价分析结果是否是我们需要的信息,这就要求建立一套评价机制来统一评定结果.数据分析方式不同,对应的评价方式也存在差异,这都是我们需要面对的研究课题.
2.3 如何开发出高效的数据挖掘技术
现代化的软件工程更加注重数据分析规则的建立,从规则的角度来挖掘庞大数据网络的整体性,从而使得搜索的规则方式变得多样化和更加智能化.所有的应用当它真正得到使用时,那么它才有现实的使用价值,应用到不同的领域,所运用的算法也是不一样的；例如,在市场领域需要使用apriori 算法,不仅可以分析现有的数据,还可以进行后期的预测.
结束语：综上所述,随着数据挖掘技术在软件工程中的不断发展和运用,相信未来数据分析技术将会变得更加智能化和自动化.软件工程中的数据分析技术有着简洁、成本低等优势,所以这将是一个开发前景非常广阔的应用领域,在未来人工智能、大数据、互联网 + 时代的到来时,相信数据分析技术必将是我们生活中不可或缺的一项技术和技能,希望本文的研究能够为数据挖掘方面提供一定的参考和借鉴.
概括总结，上述文章是适合不知如何写数据挖掘和软件工程行业和应用方面的软件工程专业大学硕士和本科毕业论文以及关于软件工程论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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