摘要：数据挖掘技术是目前软件工程领域的一种新型实用性手段，将其运用到软件工程中，能够使数据挖掘技术自身作用全面激发，有效提升软件工程研发效率，减少软件工程管理成本投放，防止不必要问题的出现。笔者基于工作实践，对数据挖掘技术在软件工程中的应用进行了简要分析，以供交流探讨。
关键词：数据挖掘技术；软件工程；数据
随着我国信息技术的不断发展，人们在生活中接触的信息量变得越来越大。如何在庞大的、无规律的、模糊的数据中找到有用的目标信息，并对目标信息进行归类，乃至于偏差分析，成了左右人们工作效率和质量的关键。数据挖掘技术作为一种针对海量数据和模糊数据的信息提取技术，可以保证信息来源的准确性和安全性，提升数据的转化效率，可以很好地满足人们对数据信息越来越高的需求。
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是指在大数据环境下，从大量、复杂、混乱的数据资源中，提取有用的信息，并对信息进行分类和类聚处理，从而实现对信息的整合。在信息爆炸时代，软件工程需要处理的信息量十分庞大，有用信息的提取效率直接影响软件开发效率和工程项目管理成效。数据挖掘技术在软件工程中的应用主要包括四个关键步骤：对软件库数据信息进行筛选、对被选择数据进行格式化处理、对格式化数据进行再挖掘、使其转化为有用知识。数据挖掘工作可划分为交互式可视数据探查、自动模式提取、模型构建等三个层次，通过三个层次的循序渐进，能够保证对海量数据进行准确归类。简而言之，数据挖掘技术能够对信息形成较为系统的编辑及处理，使数据信息的应用价值及实际意义得到提高，但数据挖掘技术的应用过程较为复杂，是现代数据信息处理技术中较为高深且繁琐的处理基础，因此，相关人员必须不断对自身专业技能及理论知识进行强化，以便更好地将数据挖掘技术应用于实际操作中。
二、数据挖掘技术的应用领域
随着数据挖掘技术的快速发展，在银行、交通等需要大数据量的区域，都已经开始应用广泛应用。此区域应用数据挖掘技术的主要目的在于实现对客户的有效分类及对营销手段的合理分析，在进行以上工作期间，对数据挖掘技术进行应用，将实现工作效率及准确性的提高，进而实现区域效益的增加。此外，目前金融企业也将数据挖掘技术广泛应用于企业内部各项工作中，以对企业内部客户信息进行及时整理，提高工作效率，降低企业运行风险。与此同时，在许多军事、互联网领域中，数据挖掘技术也起到了较为关键的作用。
三、数据挖掘技术在软件工程中的具体应用
（一）软件开发
软件程序开发作为软件工程的整个核心，对于软件的质量具有决定性的作用。因此，必须要保证软件程序开发的质量与水平。通过运用数据挖掘技术，能够针对克隆代码进行检测。如果关注的程序代码非常相似或者同一段代码，必须要争深入挖掘。利用数据挖掘技术能够实现多种方式共同挖掘，提高了数据挖掘的效率。此外，还能够针对软件程序开发的代码进行记录与搜索。
（二）开源软件设计
由于开源软件具有开放性特点，使源数据管理和控制难度较大。数据挖掘技术在开源软件设计开发过程中的应用，能够有效解决这方面问题，提高软件开发质量。许多分布式数据挖掘系统已经在开源软件开发项目中得到了应用，通过对大规模系统和多个开源软件进行挖掘，并对系统开发人员和使用人员进行跟踪管理，在提高开源软件使用率的同时，为开源软件质量提供保障。
（三）软件工程管理
在整个软件工程管理过程中，会涉及和使用到大量的数据信息。因此，数据挖掘技术在软件工程管理中的合理应用是十分重要的。人力资源的分析与调配对于软件工程项目中的组织管理人员而言，实质上就是一个数据管理过程。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆尤其是大规模的软件工程，其中的人员组织结构十分复杂，在这种情况下进行人力资源的分析与调配就需要数据挖掘技术对相关信息进行挖掘和处理，从而大大节省人力和时间成本。
（四）软件故障检测
数据挖掘的技术在软件工程中的另一个重要应用就是检测故障方面。数据挖掘技术应用于故障检测方面可以从交互模式、程序说明进行分析。挖掘程序的说明可以对软件工程系统相关的运行信息展开跟踪式的检测。以便迅速查找系统运行中存在的问题，并及时进行系统的检测与维护。从现阶段常见的挖掘法分析，一般应用规则与自动化的方法。这两种方法，都可充分地按照相关的程序与API的规则进行信息的挖掘。
四、数据挖掘技术在软件工程中的应用策略
（一）根据需要进行特殊设计
要求和设计阶段是根据软件工程的设计标准制定实用的计划。一旦需求发生变化，软件工程设计应遵循这些变化。同时，对程序员的专业技术提出了更高的标准。设计人员需要掌握优秀的设计手段，借助数据挖掘技术对软件代码重组进行深入分析。为了提高程序代码提取的实际效率。
（二）确定操作规程
这一阶段是对数据挖掘技术需求最大的关键阶段，包括以下几个环节：首先，在软件工程编码过程中，我们需要结合工程研发的实际需要，实时记录软件编码过程，以此为基准，深入分析其内部机制。其次，具有调试效果的数据挖掘技术。对于软件工程来说，由于其在调试过程中的专业要求很高，大多数软件开发技术人员都是独立工作的。其目的是提高软件系统的安全性和适用性，满足用户的需求。软件系统的调试基于其复杂性和，需要大量的时间和精力。调试技术人员应遵守行业标准和规范，特别是对于系统较为复杂的软件工程，在一定程度上增加了调试的难度。调试的实际目的是分析系统漏洞并定位软件错误信息。合理利用数据挖掘技术，可以降低调试难度。最后，检测软件工程漏洞。任何软件工程都不能完全避免系统漏洞。根据相关社会调查的结果，常见的软件工程系统漏洞一般不会对用户造成过度的经济损失。此外，软件系统漏洞检测需要消耗整个开发设计周期的30%以上，这使得软件工程系统的漏洞检测工作更加重要。具体包括以下几点：
一是从源代码推断错误，复制粘贴错误检测，功能匹配检测。以源代码错误推断为例，首先利用频繁项集挖掘算法在代码中查找频繁项集，确定满足最小支持的程序规则，然后推断程序对规则的符合程度。一旦我们发现它们中的大多数满足了程序的基本需求，就表明它们中的一小部分最有可能是漏洞规则。二是在软件工程中，系统维护阶段更为关键，需要维护技术人员全面了解整个系统框架。一般来说，软件维护的具体工作包括修复程序缺陷、纠正程序错误和遗漏、优化设计环境、根据实际需要添加程序应用程序。在系统维护阶段应用数据挖掘技术的主要内容如下：指导软件修改。对于软件系统来说，一次代码调整会引发一系列的相关反应，而数据挖掘技术就是确定修改模式，以防止模块修改频率过高。其次，实现分段挖掘。具体来说，它是一个有针对性的补充编程程序，以进一步提高系统的安全性和稳定性。
结束语
综上所述，数据挖掘技术合理应用于软件工程项目中，能够促进软件工程的良好发展。随着社会迅速发展，数据挖掘技术也在不断发展，软件工程中已广泛运用该技术，大幅提升了经济效益。因此，作为技术人员应当加大对数据挖掘技术的研究，不断改进技术水平，强化专业素质，从而为软件工程的良性发展献策献力。
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[4]王蕊.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].信息与电脑：理论版，2018(7).
论文作者:朱晓东
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第09期
论文发表时间:2019/9/29
标签：软件工程论文; 数据挖掘论文; 技术论文; 软件论文; 数据论文; 信息论文; 程序论文; 《科学与技术》2019年第09期论文;