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摘要:本文結合數據額挖掘的內涵，探析軟件工程應用數據挖掘的意義，提出相應的應用對策。在現代信息技術快速發展的過程中，數據挖掘技術被逐漸應用在社會各領域，不僅為我國社會市場經濟的快速發展提供助力，更推動了我國現代化建設的步伐。
關鍵詞:數據挖掘;軟件工程
在信息化背景下，我國傳統的數據信息技術已經難以滿足現代企業發展的需求。而數據挖掘的發展與普及，能夠有效實現數據信息的即時保存與精準傳送，推動我國現代企業信息化建設的步伐?，F階段，作為我國產業發展最快的軟件功能，往往與數字信息技術存在緊密的聯系，而將數據挖掘應用到軟件工程產業體系中，不僅能夠激發數據挖掘的全部潛能，更能提高軟件工程的發展質量，降低軟件工程的成本投放，規避相應的風險出現。因此軟件工程企業應用數據挖掘，不僅具有重要的現實意義，更有顯著的時代意義。
1數據挖掘的基本內涵及內容
數據挖掘具體指現代信息技術，與傳統數據技術相比，具有強大的信息處理、傳送、存儲等功能。在我國社會各領域中得到廣泛的應用。然而現階段，我國部分企業對該技術的應用價值了解甚少，依舊采用傳統的數據信息處理手段，導致信息處理質量與效率相對低下。而數據挖掘具體包括了數據分析、數據轉換以及數據處理等功能，不同功能間具有緊密的聯系，可以有效實現對數據信息的綜合評估。對于軟件工程產業來講，應用數據挖掘技術，不僅能夠有效增強數據信息的處理質量，防止失誤出現，更對企業的全面發展具有重要的推進作用。在具體的數據挖掘環節層面，軟件工程公司首先應“界定”商業問題，進行相應的數據準備，進而以數學建模的方式理解數據，并對比既定的商業問題，對數學模型進行評估。最后，將模型應用與商業問題中，明確數學模型的時效性，以此徹底解決原有的商業問題。其中，在模型評估的過程中，需要圍繞數據源對商業問題的具體內容進行二次界定，以此保障模型評估的準確性與科學性。
2軟件工程應用數據挖掘的意義
2.1深化對信息的理解
基于數據挖掘含有傳統數據信息技術的各項功能，在將大量數據信息進行集中采集后，企業能夠根據數據信息的基本類型進行自動化分類管理。而在此種數據采集模式下，數據采集所涉及的范疇廣泛，內容豐富，可以根據不同數據信息的基本體系展開針對性分析，建立出體系完善的管理平臺，方便企業快速查詢及獲取所需的信息資源。而在軟件研發階段，數據挖掘可以將大量零散的數據資源進行集約化的整合處理，使企業能夠多角度、全方位的了解并掌握不同數據信息的內涵。簡而言之，數據挖掘能夠以類似大數據技術的手段對大量信息進行針對性分析及識別，并根據既定程序命令，將不同信息以屬性、類型、內容等多種方式進行分類，以便于軟件工程企業在全面理解各項信息資源的同時，提升信息資源的利用效率。
2.2提升信息錄入準確性
數據挖掘擁有強悍的運算功能。傳統的數據信息處理系統在具體運算過程中，需要消耗大量的時間成本，甚至因數據規模的龐大，導致運算系統崩潰。而在數據挖掘的支持下，軟件工程企業能夠在有限時間內提升數據信息的運算速度，規避數據信息混亂與丟失問題的發生，能夠有效提高信息的完整性。而在規模龐大的數據運算過程中，存在部分不具備研發價值的垃圾數據，如果不對此類數據進行處理，將會使其滯留在處理系統中，影響系統的穩定性與運行效率。因此應用數據挖掘手段，能夠有效識別并篩選無用數據，提升數據處理系統的整體質量，
2.3提升數據處理的實效性
軟件工程企業能夠通過數據挖掘切實實現信息轉換，能夠將雜亂無序的數據信息進行整理，因而以“試用的方式”調用各項數據信息，能夠有效提升數據信息的利用率。尤其在數據挖掘的過程中，企業能夠利用該技術自主選擇恰當的分析策略，并對不同模糊數據實現針對性清理，使模糊數據得到充分利用。隨后根據已獲得的數據信息，從不同角度出發，對數據的真實性、有效性、準確性進行評價，從而將真實信息進行集約化整合，使數據變成可以解讀的信息資源。簡而言之，企業通過將分析結果作為新信息傳遞給決策者，以此作為依據，可以提升軟件開發的質量。此外，數據分析是一項比較繁雜的流程，不同的研發環節需要進行大量的反復計算，直到企業獲得理想的運算結果。而將數據挖掘應用到數據分析中，不僅能夠縮減運算求證的時間，更能提升數據分析的準確性與時效性。
3數據挖掘的應用策略
3.1挖掘結構
數據挖掘在流程代碼及結構層面的應用如下，首先克隆代碼的檢測技巧，克隆代碼具體指企業根據軟件工程的操作標準，復制部分代碼的過程及方法。而在特殊情形下，企業還需要結合實際情況，修改并完善流程代碼，以此實現維護系統的目標。而通過克隆代碼，企業能夠有效保障軟件系統的穩定運行。現階段，克隆代碼的檢測技巧具體有以下四種，分別是程序結構、文本對比、比較標識符以及度量程序。不同的檢測技巧都有著獨特的評估與診斷方式，能夠在實際應用中，根據具體需求進行合理選擇與應用。其次是Aspect法。Aspect法具體指企業借助橫切點獲取數據的挖掘形式。在實際的軟件工程運作中，企業借助Aspect法可以有效實現對系統的結構改造，提升問題處理的效率及質量。
3.2項目管理
軟件工程企業如果想將數據挖掘應用在管理活動中，需要從以下兩個層面入手，其一是版本數據控制中有關組織關系的信息挖掘；其二是版本數據控制挖掘。在軟件工程企業管理層面，其自身擁有著顯著的繁瑣及系統特征，開展組織關系工作，能夠有效實現不同數據資源的應用與調配。而如果將管理流程作為系統的整體，依據形成共享文件或電子郵件，實現對信息的實時挖掘，可以形成不同工種間的組織關系，以此規避流程混亂問題的發生，保障功能管理的有效落實。此外，數據挖掘中的版本控制可以推進對數據內部變化情形的的錄入，進而將其作為客戶理解并掌握數據內容的有效依據。而將數據挖掘引入到控制信息內，可以降低維護成本，提升軟件的穩定性。除此之外，數據挖掘還具有警示功能，能夠對系統修復中的問題進行提示，以此提升軟件管理的質量。
3.3開發應用
數據挖掘主要以數據庫為核心，通過對數據信息的識別、分類、處理及傳遞儲存，實現提升數據運算效率與質量的功能，并且在軟件開發過程中形成了深層次的內涵。而軟件工程是工程化的學科，可以結合不同項目指標、用戶需求及現有資金，研發出全新的軟件商品。相較于傳統軟件開發繁瑣的流程，數據挖掘能夠幫助軟件工程企業提升商品的應用性，簡化研發流程，保障軟件開發的有效性與時效性，此外，由于軟件功能需要掌握大量數據內容，研發范疇廣泛，能夠在數據挖掘的支持下，實現實時更新，內容劃分，規避研發錯誤等功能。特別在代碼編寫的過程中，數據挖掘能夠在編程人員撰寫代碼時，根據代碼的命令、結構形式，做出錯誤預警，以此提升軟件編程的質量。
3.4故障檢測
在故障檢測層面，數據挖掘能夠有效分析并記錄程序的執行情況?？梢詾槌绦蜻\作模式進行說明，進而實現對程序的實時定位與故障檢查，而在數學建模與信息追蹤的過程中，企業通過數據挖掘對流程進行優化與分析，可以為后續的程序維護工作提供憑證。此外，在信息化時代下，數據挖掘能夠通過網絡技術對客戶端軟件的運行情況及故障問題進行實時記錄，并根據故障類型進行系統分類，以此為技術人員分析軟件漏洞，更新軟件補丁奠定堅實的基礎。
4結語
數據挖掘是基于數據庫信息處理的現代技術，能夠幫助軟件工程企業提升數據運算效率及質量，降低研發與維護成本，推動企業的長遠發展。而在實際應用中，數據挖掘能夠在“挖掘結構”、“項目管理”、“開發應用”、“故障檢測”過程中發揮強悍的數據運算、信息分類與識別功能，進而推進軟件工程企業的自動化、現代化進程，為我國科學技術的快速發展奠定堅實有力的基礎。
參考文獻
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作者:唐海燕 蘭兵 單位:南寧職業技術學院 廣西交通職業技術學院
