论文软件工程行业中数据挖掘的应用，本文是软件工程有关毕业论文怎么写与数据挖掘和软件工程行业和应用探讨有关本科毕业论文范文.
【摘 要】 从数据挖掘技术在软件工程当中的应用情况来看,信息挖掘等方面的技术已经被运用到了很多的领域如软件开发中,可以从海量的数据库中提取到人们所需要的信息和资源,并且可以将其可视化呈现给我们.对于这项技术,本文将从数据挖掘技术在软件行业中的应用现状分析,再对数据挖掘技术发展的原因和存在的问题作简要分析,旨在能够为此项技术的进一步发展提供一些思考和借鉴.
【关键词】 数据挖掘 软件工程领域 研究现状
目前,随着计算机、互联网信息技术的快速发展,带来了大数据时代；伴随着海量信息的累积,数据挖掘技术得到了挑战和发展.现代化的技术趋势是人工智能、自动化领域的天地,在其不断地开发和研究中,数据系统会越来越庞大,所以技术分析方面的发展也将随之得到大力的支持和挖掘.
一、数据挖掘技术介绍
数据挖掘技术,顾名思义,是指在大量的数据中即数据库里找到所需要的目的信息,是一种普通的计算方式,与软件工程和计算机技术有着密切的关系.因为现在许多软件的代码量和储存的信息量相当巨大,所以需要一种新型计算方式来处理这些信息；传统的数据处理模式已经不能满足分析要求,由此数据挖掘新型技术应运而生,为我们实现信息数据有效的整理带来了极大地方便.
数据挖掘的目标是从海量数据中挖掘出隐含的、有意义的信息.它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等.分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程.预测就是通过对历史数据的分析找出规律, 并建立模型, 通过模型对未来数据的种类和特征进行分析.时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值.聚类分析是在没有给定划分类的情况下, 根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法.
关联分析就是对大量的数据进行分析, 从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则.偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析, 寻找有价值和意义的信息.
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.
三、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.
参 考 文 献
[1] 关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J]. 马保平. 电子技术与软件工程.2015.
[2] 软件工程数据挖掘研究进展概述[J]. 黄世云. 电子技术与软件工程.2014.
[3] 软件工程数据挖掘研究进展[J]. 童凌. 南华大学.2017.
[4] 数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J]. 陈建桦. 硅谷,2014.
本文结束语,上述文章是一篇适合不知如何写数据挖掘和软件工程行业和应用探讨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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