关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

张卓凡 徐荣鑫

摘要：从软件工程的实际情况来看，软件技术主要具有两个特征，即一明显的复杂性以及系统化，因此如果对数据挖掘技术进行了大规模应用，那么软件开发就会收到很多帮助。在现阶段，从数据挖掘技术的发展现状来看，虽然其已经发展了很多年，但是该技术还是不够成熟，因此，学者们也就必须对该技术进行更深入的研究，因为这样不仅能提高数据挖掘技术的应用率，而且也能促进数据挖掘技术的发展。

关键词：数据挖掘技术;软件工程;应用率;发展现状

在现阶段，信息技术已经发展到了很高的水准，因此，就算是在其他行业中，数据挖掘技术也得到了广泛的应用，并且其主要的优势也得到了充分的展现，而这就为诸多行业的快速发展打下了坚实的基础。在当前，不管是在生产还是在生活当中，计算机技术都已经成为了人们必不可少的工具，而在计算机软件工程中，数据挖掘技术又有着非常重要的现实意义。总的来说，现在这个时代是信息化时代，因此，如果继续使用之前的信息处理技术，那么海量信息的处理以及存储需求就得不到满足，但是如果对数据挖掘技术进行了应用，那么这个问题就能得到很好的解决。这是因为在软件工程中，如果应用了的数据挖掘技术，那么该技术的优势就能得到充分展现，进而就不仅能提高软件工程研发效率，而且也能使管理成本得到有效降低。

一、在软件工程中应用数据挖掘技术的优势

（一）数据信息正确录入

数据挖掘技术拥有非常高的运算水平，而从常规数据信息系统来看，在运算的过程中，该系统往往会耗费较长的时间，并且在很多情况下，由于数据的处理量过高，运算系统还可能会出现崩溃等问题。但是，如果对数据挖掘技术进行了应用，那么这个问题就能得到有效解决，因为这不仅极大提高了运算效率，而且在实际运算期间，数据丢失或运算混乱等问题也不会出现。在大规模的数据运算中，一些垃圾数据并没有利用的价值，但是因为其存储在数据处理系统中，所以这些垃圾数据就会对系统的运作效率造成影响，在这时，如果应用了数据挖掘技术，那么这些垃圾数据就会得到处理，在这种情况下，录入到系统中的信息就都是有价值的信息。

（二）有效改善数据运算的效率与质量

从实际情况来看，数据挖掘技术最主要的一个优势就是数据转换，即该技术能够有效地整合混乱的数据信息，并使这些信息成为可以使用的形式。而且在数据的挖掘过程中，该技术也会自动选择合理的分析模式来对模糊数据进行及时处理，这样就能使最终的数据结果得到全方位的利用。以获取到的数据为基础，对于数据的真实性与价值进行全方位考查，如果数据真实，那么就将这些数据整合到一起，这样就实现了数据的可读化。除此之外，数据的分析过程通常都非常繁琐，如果想要获得准确的运算结果，那么就必须要多次验证不同的过程，而如果将数据挖掘技术应用在了软件工程中，那么数据运算的效率与质量就能得到有效的保障。

二、关于数据挖掘技术在软件工程中的应用对策

（一）将漏洞检测技术应用在软件工程中，为软件开发质量与系统安全运行提供保障

在软件工程中，一个必不可少的工作内容就是漏洞检测，如果将该工作做好了，那么软件开发的质量以及系统的安全运作就有了保障，在这个过程中，如果发现了隐患，那么就要将隐患及时排除。不仅如此，如果快速修复了软件漏洞，那么用户就能获得更加稳定的保障。在应用数据挖掘技术的过程中，在对漏洞进行检测时，相关工作人员不仅要对软件进行基本的测试，而且还要进行相关性检测，总的来说，只要是与软件漏洞有关的项目，那么内工作人员都必须要进行全方位检测，因为只有这样才能使软件开发的现实需求得到满足。除此之外，如果应用了数据挖掘技术，那么系统就能够结合记录的内容来对数据进行分析，并且还能以分析结果为依据来进行相应的改进，之后再基于此来选择测试模式，这样就能实现测试模式与软件工程实际需求的高度契合。在处理漏洞数据的过程中，数据挖掘技术会先把数据清理掉，之后再借助相关的数据来进行分析与提取，如果是没有应用价值的数据，那么就会被系统清除掉，对于缺失的部分内容，系统就会进行补充，并且会通过数据的形式呈现出来。

（二）在软件工程中应用开源软件的数据挖掘技术，快速进行数据的拷贝与复制

在软件工程中，最主要的数据挖掘目标就是开源软件，而在开源软件中，克隆代码的检测又具有极其重要的意义，另外，在源文件的开发工作中，克隆代码的检测也得到了大规模运用，而这就能实现数据的快速拷贝与复制。不仅如此，克隆代码技术还能有效提高代码拷贝与粘贴的效率，而且还能提高代码检测工作的效率，这样就将代码漏洞对软件工程系统的影响降到了最低，与此同时，这也能使软件系统的后期维护工作得到优化，从而就为其提供了更好的工作条件。但是，也有很多因素会影响到开源软件的数据挖掘项目，如环境的开放型以及动态性特征，特别是软件的开发与管理，都与传统的软件开发有着明显的差别。而部分技术完善的开源软件，通常都會记录错误报告和软件应用情况等信息，因为这样就能为开发人员快速建立典型社会网络提供帮助

结束语

总的来说，在大数据分析行业中，数据挖掘就一个新概念，而其主要作用就是对数据量大且价值低的数据进行高效分析，并将其中具有应用价值以及研究价值的信息提取出来，进而使数据应用率得到进一步提高。

参考文献

[1]张欲丰，储小勤.探析数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].信息记录材料，2020，21（03）：189-190.

[2]贾淑滟.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].山西广播电视大学学报，2019，24（04）：79-82.