黄先生Simon
毕业论文数据分析的做法如下:
首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外,大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流,尽可能多的了解更多关于研究方法的知识,以供自己选择。除此之外,大家还需要大量查找文献资料,见多识广有大量输入之后才能有所输出,本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分,很多同学朋友都会遇到各种各样的问题,比如,不知道去哪里找数据,找到的数据可靠性无法保障,需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下,推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是,国泰安和万方等这些网站是需要收费的,上去看了一下,价格不是很亲民。
给大家分享一下,如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布,推荐大家可以上某宝,因为某宝上电子版数据往往都很全面,而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后,一定要按照自己的习惯整理保存好,避免后期使用数据时出现差错。
永远幸福66
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
Rainbow蓓
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
执念梦浮生
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展,软件也发展的越来越复杂,而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据,通过对数据进行挖掘,分析其存在的规律,对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术;软件工程中;应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展,但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据,数据作为一种宝贵的资源,有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业,数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用,通过对其中规律进行研究,为软件工程提供相应指导,并且对于系统故障能够有效处理,成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别,结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合,提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛,通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价,从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准,导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析,从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析,并进行逆向建模,最终达到目的。作用在于验证,维护,了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装,之后是记录过程,该过程在执行上一步程序后,对应用编程接口,系统,模块的状态变量记录,最后是对所得到的信息进行约简,过滤,聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞,漏洞自身具一定的隐蔽性,由于人的思维存在某些盲区,无法发现漏洞的存在,就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误,并对其进行修复,从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测,首先要确定测试项目,结合到用户需要,对测试内容进行规划,从而确定测试方法,并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换,其基础在于漏洞数据收集,通过对收集与采集的信息进行清理,将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来,而将剩余无数据清理,对丢失项目采取相应措施补充,将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证,该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式,通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法,对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库,在对漏洞进行描述的基础上分类,最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放,动态与全局性,需要与传统管理软件进行区别对待,一般情况下,成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整,参与的内容包括了错误报告,开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中,存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘,可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性,就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中,开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘,找出不同模块及系统存在关系,并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用,使得系统后期维护成本被有效的降低,而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度;②信度。前者表示在某个事物集中,两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率,而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是,首先要建立相应的模型,对数据进行描述,并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面,常用的有判定树法,贝叶斯法,支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法,基于密度,模型,网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对,有序对中的数据分别表示了样本,相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础,标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入,并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后,系统将依据信息内容在数据库中进行查找,并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录,客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料,资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计,迭代的开发,维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学,组织行为学,管理学等。对于软件开发者而言,关注的重点除过技术方面革新外,同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外,还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言,对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中,往往会有许多人参与其中,人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通,文档传递,电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘,有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配,将会影响到项目进度,成本,成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用,数据挖掘作为其中的一项技术,其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效,与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益,因此应该大力推进其应用的范围,并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术,2016(34).
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试,2014(02).
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信,2015(15).
毕业论文中的数据必须真实的。 写毕业论文的方法: 1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料
您好,论文数据实在找不到可以通过实验的方式获取数据。第一种,就是自己采集,包括调研、做实验等,总之,这种方法得到的数据是最有优势的,毕竟,是自己独有的数据哦。但
毕业论文数据分析的做法如下: 首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课
毕业论文数据分析的做法如下: 首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课
一定要。毕竟是毕业论文是需要达到要求的,所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。毕业论文没有数据分析,怎么论证你观点,又怎么让别人“信服”你的论点。