关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

2021-01-29谷安楠北京交通大学海滨学院

数码世界 2020年12期

谷安楠北京交通大学海滨学院

引言

目前，我国互联网普及率已经超过了60%，并且互联网用户已经超过了8亿，这充分说明了我国互联网用户体量的庞大，在此背景下，有力的推动了软件行业的发展。为了进一步推动软件行业的发展，软件开法过程中对数据挖掘技术的应用越来越广泛，不仅提升了自身的竞争力，而且也能更好的满足用户的需求。

1 数据挖掘技术分析

1.1 数据挖掘的概念分析

数据挖掘技术伴随着计算机技术而产生，计算机科技的发展，产生了海量的数据信息，而这些信息有的属于显性信息，有的属于隐性信息。应用数据挖掘技术，便是对海量信息背后的价值进行充分挖掘和利用，使其更好的为人们服务。数据挖掘技术的实现，通常情况下都需要结合在线分析学、统计学、情报学等方面技术，这样才能更好的实现数据挖掘。

1.2 数据挖掘技术的流程分析

数据挖掘技术流程是指从数据清理到知识的整个过程，并且在此过程中的每一个流程都十分重要。第一，信息收集流程，在数据挖掘过程中，信息收集是第一阶段内容，信息收集的作用在于可以从数据中分析出需要的特征信息，并将需要的特征信息进行收集。信息收集完成后需要进行数据存入。第二，数据集成流程，通过信息收集流程，实现了对数据的收集和储存，在此基础上，对数据进行集成分类。数据集成分类的作用在于可以满足对数据的不同需求，能够为数据的共享奠定基础。第三，数据规约流程，数据挖掘通常都会面对数量庞大的数据信息，再加之数据挖掘的算法十分复杂，会消耗大量时间，因此，数据挖掘的压力相对较大。而通过数据规约流程，不仅可以减少数据处理的时间，而且还可以有效保证数据的完整性，避免因数据挖掘而影响数据的质量。第四，数据清理流程，通过这一流程，能够提升数据的有效性，虽然以上几个环节可以对数据信息进行处理，但是仍然还会存在无效数据以及数据不完整的情况，而数据清理便是将这些无效数据以及不完整数据进行清理，进而保障整个数据库的质量。与此同时，在数据清理的过程中，还可以对那些完整以及准确的信息进行分类与储存，进而可以进一步提升数据的有效性。第五，数据变换流程，在数据挖掘过程中，数据变换流程是十分重要的流程之一。数据变换流程实现了对数据形式的转换，为数据的离散以及数据的分层奠定基础。第六，数据挖掘流程，应用模糊集、统计方法以及决策树等方法进行数据挖掘，进而帮助人们获取有价值的信息。第七，模式评估流程，在此流程中，主要是由香港专家对数据挖掘结果进行评估，确保数据的有效性以及数据的真实性等。第八，知识表示流程，知识表示流程是指将所挖掘的数据呈现给用户。纵观整个数据挖掘的流程，其中成本耗费量最大的为数据收集环节，耗费精力最多的为数据处理环节，因此，在数据挖掘的过程中应加强对数据收集和数据处理两个环节的优化，在提升数据挖掘效率的同时降低数据挖掘的成本。

2 应用数据挖掘技术过程中存在的问题

2.1 信息数据具有复杂性

在开发软件工程系统的过程中，会涉及到结构化数据和非结构化数据，软件代码在非结构化数据中起到了非常重要的作用，而软件的版本信息则在结构化数据中发挥着至关重要的作用。这便需要明确区分结构化数据与非结构化数据，这是数据挖掘的关键所在。如果二者之间的区分不明确，则会导致数据处理的难度与数据挖掘技术水平不一致，这必将会给数据挖掘带来不利影响，导致数据挖掘质量相对较低。但是针对结构化属于与非结构化数据的分类十分复杂，难度较大，进而会导致数据挖掘技术的应用存在较大的局限性，难以充分发挥出数据挖掘技术的作用，因此也会给软件工程的开发带来不利影响。

2.2 工作标准方面存在问题

随着计算机科技的不断发展，计算机科技的作用以及影响范围也在不断扩大，目前计算机科技已经基本被应用于各个领域之中，绝大多数行业都需要应用计算机科技。这种现象决定了数据挖掘技术也会存在于多个行业之中，不同的行业对数据挖掘技术制定了不同的标准，因此便导致了数据挖掘工作标准多样化的问题，这在很大程度上提升了软件信息的复杂程度。除此之外，不同领域之中存在着较大的差异，相关的应用信息差别巨大，这些因素都会对数据的挖掘结果产生影响。

3 数据挖掘技术在软件工程中的应用

3.1 优化漏洞检测工作

在软件工程开发过程中，漏洞检测是十分关键的环节之一，通过漏洞检测，可以帮助人们发现软件工程中存在的疏漏，进而可以通过补丁来完善数据系统，有效弥补漏洞。根据相关调查显示，在商业应用过程中出现的信息泄露事件，有86%都是因为系统漏洞所造成的，而要想避免信息泄露事件的发生，应不断优化漏洞检测工作，提升系统的稳定性。要结合客户的需求来开展漏洞检测，对检测出来的漏洞要加强数据分析，为以后的软件工程提供数据参考。另外，还要注重数据清理工作，确保系统空间充足。应用数据挖掘技术，能够实现对漏洞的精准定位，进而为漏洞弥补带来了极大的便利。因此，合理应用数据挖掘技术，能在很大程度上提升漏洞检测的效率。值得注意的是，在数据转化过程中要保证数据转化后的有效性，避免出现数据不对等现象，因为数据不对等现象会给漏洞的检测带来不利影响。

3.2 提升挖掘版本控制信息水平

多人编辑统一档案的情况在信息挖掘过程中并不罕见，针对这种情况，需要对档案做出及时的更新，这样才能使每个工作人员都能了解到档案的最新情况。软件开发工程采用版本控制技术来达到这一目标。在版本控制信息挖掘的过程中，要加强对变更工作的重视，优化工作程序，提升对档案未来变化情况的检测能力。针对漏洞的检测，一方面要加强对当下漏洞的检测，另一方面要对未来漏洞进行预测，这样可以在很大程度上降低维护成本，同时还可以为系统软件维护效率提供保障。

3.3 将数据挖掘技术与软件项目管理相结合

项目管理对于系统的优化具有十分重要的作用，而数据挖掘有助于项目管理水平的提升，将数据挖掘技术与软件项目管理相结合，可以为项目管理带来极大的便利，同时还能够推动项目管理水平和效率的提升。除此之外，数据挖掘技术还可以为岗位工作人员的职责分配提供帮助，有助于保障软件工程的发展。将数据挖掘技术与软件项目管理相结合，可以更好控制软件工程，同时也给系统信息的查找带来了极大的便利。