数据挖掘技术在软件工程中的应用分析
大数据在计算机软件工程中的应用
大数据在计算机软件工程中的应用摘要：本文基于文献对比法及理论分析法针对大数据时代计算机软件工程展开论述，指出大数据在当前计算机软件工程中的具体应用，其中包含数据挖掘技术的合理应用、软件大数据汇聚技术、分层技术的充分应用，除此之外展望了大数据在当前计算机软件工程中的智能化应用情况，以供参考。
关键词：计算机软件工程；大数据技术；信息技术；应用1大数据时代计算机软件工程概述在大数据时代，计算机软件工程扮演着至关重要的角色，因为大数据的爆发性增长和复杂性要求更加高效、可靠、可扩展的软件系统。
计算机软件工程是指在计算机科学和工程的框架下，对软件系统的设计、开发、测试、部署和维护进行系统性而工程化的过程。
传统的软件开发方法往往难以适应大规模数据的处理需求，因此，新的软件工程方法和模型应运而生。
例如，分布式计算、并行计算和云计算等技术的引入，使得软件系统能够更好地应对大规模数据的存储、检索和分析。
由于大数据系统往往涉及到数以亿计的数据点，系统的稳定性、安全性和性能都变得尤为关键。
软件工程师需要采用更加严格的测试和验证手段，确保系统在面对大规模数据处理时不会出现严重的错误或性能瓶颈。
2大数据在计算机软件工程中的应用分析2.1数据挖掘技术应用2.1.1根据需求采取特异行设计在计算机软件工程需求完成设计的阶段，能够依照软件工程提出的设计标准，制定出符合标准要求的设计方案，并让软件工程提出的设计要求能够与产生的方案变化保持契合，从而将具备的技术优势发挥到位。
而这一点针对设计人员个人的专业技术应用也提出了严格要求，同时为了让代码抽取自身的实用效率得到提升，设计人员还要求了解并掌握相关设计方法，同时在数据挖掘技术的充分支持下，针对代码重构问题展开全面分析，最终从整体上让软件工程代码抽取效率得到保障。
2.1.2确定运算法则在计算机软件工程应用中，为切实将数据挖掘技术所具备的价值发挥到位，要求对于数据挖掘技术实际的需求量展开精准分析，并保障其自身能够满足最大需求效果，具体如下：（1）在软件实际编程的同时，一定要按照项目开发提出的基础需求，针对当前已经完成编程的程序展开及时记录，并将其作为标准，针对程序代码展开全面分析。
软件开发中的数据分析技术应用
软件开发中的数据分析技术应用随着互联网和移动互联网的普及，各行各业都在进行着数字化转型。
作为数字化转型的重要一环，软件开发也在不断地发展和创新。
在软件开发过程中，数据分析技术的应用越来越受到重视。
一、数据分析技术在软件开发中的应用数据分析技术在软件开发中的应用非常广泛，比如：1.用户行为分析用户行为分析是指通过分析用户在软件中的行为，获得用户喜好、需求和反馈等信息，以此改进软件的用户体验和功能。
通过用户行为分析，软件开发者可以了解用户的使用情况，根据用户反馈对产品进行优化和改进，从而提高用户满意度。
同时，也可以通过用户行为数据挖掘分析，找出那些更有价值的用户，为软件营销和推广提供指导。
2.数据挖掘分析数据挖掘是指通过对大量数据进行分析、挖掘和发掘，并从中发现有价值的知识和信息，从而为决策制定和业务流程改进提供依据。
在软件开发中，数据挖掘分析可以帮助开发者了解用户行为，找到用户的喜好和需求，发现软件功能的瓶颈和瓶颈，以便开发者可以优化和改进软件。
3.数据可视化数据可视化是指通过各种图表和视觉化的方式，将数据呈现出来，以便用户更加直观地了解数据的含义和特点。
在软件开发中，数据可视化可以帮助开发者展示数据分析结果，以便更好地了解用户需求和软件功能的瓶颈，从而为软件的优化和改进提供指导。
二、数据分析技术在软件开发中的优势数据分析技术在软件开发中具有许多优势，具体来说，可以概括为以下几个方面：1.帮助开发者了解用户需求通过数据分析技术，开发者可以更加了解用户需求，知道用户在软件中最喜欢用的功能、最不满意的地方，以便优化和改进软件功能，提高用户满意度。
2.提高数据分析的效率借助数据分析技术，开发者可以更快捷地进行数据分析，发现数据中隐藏的信息和知识，加快业务决策和流程改进的速度。
3.发现软件功能的瓶颈和瓶颈通过对用户行为数据的挖掘和分析，开发者可以找出软件功能的瓶颈和瓶颈，知道用户最需要改进的地方，从而在软件开发中更加有效地进行优化和改进。
大数据时代下软件工程技术的应用
大数据时代下软件工程技术的应用随着大数据时代的到来，大数据应用日益成为人们生活和工作中的重要一部分。
软件工程技术在大数据时代下的应用也变得越来越重要。
软件工程技术包括软件设计、开发、测试、维护和项目管理等方面。
在大数据时代下，软件工程技术的应用主要体现在以下几个方面。
1. 大数据分析大数据分析是目前大数据最重要的应用之一。
软件工程师可以运用数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，对大数据进行分析处理，提取出有价值的信息和知识，为企业决策和市场营销提供支持。
对于海量的数据，如何高效地存储和处理也是一个难点。
软件工程师可以运用大数据处理平台和分布式计算技术，对海量数据进行并行处理和分布式存储，大大提升数据处理效率和数据存储能力。
3. 大数据可视化大数据可视化是将大数据处理结果以直观的方式呈现出来，便于人们对数据进行理解和分析。
软件工程师可以运用可视化技术，通过图形化展示数据关系和趋势，为企业决策提供参考。
在大数据时代下，数据安全也是一个重要的挑战。
软件工程师可以运用数据加密、安全协议和访问控制等技术，保障数据的隐私和安全。
在软件工程技术的应用中，产生了很多新技术和新方法。
例如，数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术都是在大数据时代中应用的新技术。
这些新技术和新方法能够极大地提高大数据的处理效率和准确性，也能够提高公司效益和竞争力。
大数据时代下，软件工程技术的应用不仅仅是IT领域的问题，它渗透到了各个行业，包括医疗、金融、教育等领域。
在医疗领域，大数据应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效率。
在金融领域，大数据应用可以帮助银行评估客户信用风险，提高贷款审批效率和准确性。
在大数据时代下，软件工程技术的应用也面临着一些挑战。
首先是对海量数据存储和处理的需求。
其次是大数据处理平台和算法的选择和优化。
此外，大数据的安全和隐私保护也是一个重大问题。
总的来说，软件工程技术在大数据时代下的应用已经不可避免。
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究在当今数字化时代，计算机软件工程的发展日新月异，而数据挖掘技术作为一种强大的数据分析手段，正逐渐在这个领域发挥着至关重要的作用。
数据挖掘技术能够从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为计算机软件工程的各个方面提供有力的支持和优化。
数据挖掘技术简单来说，就是从大量的数据中发现潜在的模式、关系和趋势的过程。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术等多种学科的知识和方法，通过数据预处理、模式发现、评估和解释等步骤，将原始数据转化为有用的信息和知识。
在计算机软件工程中，需求分析是项目开发的关键环节。
传统的需求获取方法往往依赖于用户的描述和开发者的经验，存在信息不完整、不准确的问题。
而数据挖掘技术可以通过对已有类似项目的数据进行分析，挖掘出用户的潜在需求和行为模式，为新软件项目的需求定义提供更全面、更准确的依据。
例如，通过分析用户在使用相关软件时的操作记录、反馈信息等，可以了解用户的习惯和偏好，从而更好地确定软件的功能和界面设计。
软件设计阶段，数据挖掘技术可以对软件的架构和模块划分提供参考。
通过分析大量优秀软件的架构设计数据，发现其中的共性和规律，为新软件的架构设计提供借鉴。
同时，还可以利用数据挖掘来评估不同设计方案的优劣，预测软件的性能和可维护性。
在软件测试阶段，数据挖掘技术更是大显身手。
通过对以往软件测试过程中产生的大量数据进行挖掘，可以发现软件中的潜在缺陷模式和错误规律。
例如，分析测试用例的执行结果，找出容易出现错误的模块和功能点，有针对性地加强测试，提高测试效率和质量。
代码优化也是计算机软件工程中的重要任务。
数据挖掘技术可以帮助开发者分析代码的执行情况和性能数据，找出代码中的性能瓶颈和可优化的部分。
例如，通过对程序运行时的资源消耗、执行时间等数据进行挖掘，发现代码中耗时较长的函数或算法，进行针对性的优化，提高软件的运行效率。
在软件维护方面，数据挖掘技术能够协助维护人员快速定位和解决问题。
软件工程中的大数据分析和建模
软件工程中的大数据分析和建模在当今信息时代，大数据已经成为人们日常生活和企业运营中不可或缺的一部分。
而软件工程作为现代科技的重要组成部分，也在大数据领域发挥着重要的作用。
本文将从软件工程的角度出发，探讨大数据分析和建模的相关内容。
一、大数据分析的背景和意义随着互联网的普及和技术的进步，各行各业产生的数据呈爆发式增长。
这些海量的数据蕴含着巨大的价值，但要从中获取有用的信息却相当困难。
于是，大数据分析应运而生。
大数据分析是将大规模的、异构的、高维度的数据通过一系列的技术手段进行挖掘和分析，以发现隐藏在其中的模式和规律，为决策提供科学有效的依据。
大数据分析的意义在于帮助企业和组织快速而准确地了解市场需求和消费者行为，优化产品和服务，提高市场竞争力。
同时，它也为科学研究、医疗健康、金融风控等领域提供了强有力的工具和方法，推动了社会的发展进步。
二、大数据分析的挑战和解决方案虽然大数据分析带来了许多机遇，但也伴随着一些挑战。
首先是数据的海量性和复杂性，需要运用合适的技术和算法来处理和分析。
其次是数据的质量和可信度，需要进行数据清洗和预处理，去除噪声和异常值。
再次是数据的隐私和安全性，需要采取措施保护用户的隐私和数据的安全。
针对这些挑战，软件工程提供了一系列的解决方案。
首先是构建高效的数据存储和处理系统，例如分布式存储和计算框架，以支持大规模数据的存储和计算。
其次是设计有效的数据预处理和清洗算法，包括数据去重、特征提取等操作，提高数据的质量和可用性。
再次是采用隐私保护和数据安全技术，例如数据加密、访问控制等手段，保障数据的隐私和安全。
三、大数据建模的方法和应用大数据建模是大数据分析的关键环节之一。
通过建立合理的模型，可以更好地理解数据，预测未来趋势，做出科学决策。
在软件工程中，常用的大数据建模方法包括机器学习、数据挖掘和神经网络等。
机器学习是一种通过算法让计算机从数据中学习和改进的方法。
它可以根据训练数据集中的样本，自动构建模型并进行预测和分类。
大数据的挖掘与应用实践案例分析
大数据的挖掘与应用实践案例分析近年来，随着互联网的不断发展和数据技术的不断进步，大数据的概念越来越被人们所重视。
大数据的挖掘和应用已经在各个领域得到了广泛应用。
本文将对大数据的挖掘与应用实践案例进行分析。
一、大数据的概念大数据是指规模超出传统数据处理能力范围的数据集合。
这些数据一般具有高维度、高密度和高速度的特点，需要采用特殊的工具和算法进行存储、处理和分析。
大数据的出现，对人们的生产生活带来了极大的变化。
二、大数据的挖掘大数据的挖掘包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据信息处理、数据建模等步骤。
其中数据清洗是指对原始数据进行预处理，把无用的、噪声的和重复的数据清除掉，保证数据的准确性和可靠性。
数据集成是把来自不同数据源的数据进行整合，建立一个完整的数据集。
数据转换是将数据标准化、归一化、统一格式化处理，保证不同数据之间的一致性。
数据信息处理是对数据进行分析、分类、聚类、关联规则挖掘等操作。
数据建模是从数据中提取出模型，用于进行分析和预测。
三、大数据的应用实践1、智能制造领域智能制造是指在生产过程中利用先进的数字技术和大数据技术，对生产过程进行优化和智能化管理。
智能制造需要通过大数据技术对生产过程进行实时监测、分析和预测，以达到生产效率的最大化和生产成本的最小化。
比如，facebook利用大数据技术对全球的生产工厂进行精细化管理，节约了大量的生产成本。
2、智慧城市领域智慧城市是指在城市管理中，利用现代科技手段和大数据技术，实现城市内公共服务的智能化和信息化。
智慧城市需要利用大数据技术进行城市数据采集、处理、分析和决策，从而实现交通、能源、环境、安全等多个领域的综合管理。
比如，纽约市利用大数据技术对城市中的垃圾箱进行智能化管理，可以根据垃圾的填充程度来合理安排清运任务，提高垃圾处理的效率。
3、金融领域金融业是大数据技术的典型应用领域。
现代金融业需要通过大数据技术对市场变化、企业风险和金融安全等方面进行全面的分析和预测。
软件工程中的大数据分析
软件工程中的大数据分析随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据分析在软件工程中扮演着越来越重要的角色。
大数据分析通过对大规模数据集进行收集、整理、处理和分析，帮助软件工程师们更好地了解用户需求、优化产品设计和提升软件开发质量。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析等方面探讨软件工程中的大数据分析，并介绍一些应用案例。
1. 数据收集在软件工程中进行大数据分析的第一步是数据收集。
数据收集可以通过多种方式进行，如用户调研、用户行为分析、网络日志记录等。
通过这些方式，软件工程师们能够获得用户的使用数据、操作习惯、喜好偏好等信息。
此外，还可以利用传感器、监测设备等采集硬件数据，如温度、压力、湿度等。
这些数据都将成为分析的基础。
2. 数据处理获得大量的原始数据后，下一步是进行数据处理。
数据处理包括数据的清洗、去重、归类等操作。
在这个阶段，软件工程师需要使用相应的工具和技术对数据进行预处理，以保证数据的准确性和完整性。
同时，还需要注意数据的隐私和安全，确保用户个人信息的保护。
3. 数据分析经过数据处理后，得到的数据将作为分析的基础。
软件工程师们可以运用多种数据分析方法和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，来发现数据中的规律、趋势和模式。
通过对大数据进行深入分析，软件工程师们可以了解用户的行为习惯、需求痛点和潜在问题，以便于做出相应的优化和改进。
4. 应用案例4.1 用户画像分析通过对用户数据的分析，软件工程师们可以建立用户画像，了解不同用户群体的特点和需求。
比如，运用数据分析技术，可以将用户按照年龄、性别、地域等维度进行划分，针对不同的用户群体提供个性化的产品和服务，从而提升用户体验和满意度。
4.2 故障预测与优化利用大数据分析技术，软件工程师们可以对系统运行数据进行监测和分析，及时发现可能存在的故障和问题，并采取相应的措施进行优化和修复。
通过故障预测与优化，可以提高软件的稳定性和性能，减少系统崩溃和用户投诉，提升产品品质和竞争力。
数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘技术在软件工程中的应用【摘要】数据挖掘技术在软件工程中的应用在当今信息化社会中扮演着至关重要的角色。
通过挖掘软件开发过程中的模式，可以帮助开发人员更好地规划和管理项目。
提高软件质量与性能是数据挖掘技术的一大优势，能够帮助开发团队及时发现和解决问题。
挖掘用户行为与需求可以帮助开发者更好地理解用户，优化软件功能和体验。
预测软件缺陷与漏洞可以有效地提前发现问题，降低软件开发过程中的风险和成本。
数据挖掘技术还可以加速软件开发过程，提高效率。
未来，随着数据挖掘技术的不断发展，它在软件工程中的应用也将变得更加广泛和深入。
数据挖掘技术在软件工程中的应用不容忽视，它将持续推动软件行业的发展。
【关键词】数据挖掘技术、软件工程、模式、软件质量、性能、用户行为、需求、软件缺陷、漏洞、软件开发、重要性、发展方向、总结1. 引言1.1 数据挖掘技术在软件工程中的应用数据挖掘技术是一种通过利用大数据和机器学习技术来发现隐藏在数据中的模式、趋势和规律的方法。
在软件工程领域中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
通过对软件开发过程中的各种数据进行挖掘和分析，可以帮助开发团队提高软件的质量、性能和用户体验。
数据挖掘技术可以用来挖掘软件开发过程中的模式，帮助开发团队更好地理解软件的架构和设计，从而提高软件的可维护性和可扩展性。
数据挖掘还可以帮助开发团队提前发现软件中的潜在问题，减少软件开发和维护过程中的风险。
数据挖掘技术还可以用来挖掘用户行为和需求，帮助开发团队更好地理解用户的需求和偏好，从而设计出更符合用户期望的软件。
通过分析用户行为数据，开发团队可以及时调整软件功能和界面设计，提高用户满意度。
数据挖掘技术在软件工程中的应用具有非常重要的意义。
未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据挖掘技术在软件工程中的应用会更加广泛和深入。
通过不断探索和创新，数据挖掘技术将为软件工程领域带来更多的机遇和挑战。
2. 正文2.1 挖掘软件开发过程中的模式挖掘软件开发过程中的模式是数据挖掘技术在软件工程中的一个重要应用方向。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘技术在软件工程中的应用分析
黎庆剑
中国软件与技术服务股份有限公司,北京 102200 摘要：信息大爆炸的新时期，人们所需要处理的信息越来越多，如何利用信息技术帮助人们处理这些复杂的数据，挖掘出对人们有帮助的信息是非常有意义的。
本文对数据挖掘技术在软件工程中的应用进行了分析。
关键词：数据挖掘；软件工程；应用
现如今随着经济的迅猛发展，社会各方面物质文化水平都在一定程度上得以提升，从而使得人们的生活状态也较以前发生了翻天覆地的变化。
近年来，信息技术的发生更是进一步推动了社会的进步，复杂而又充实的信息环境使得人们所接触的事物也更加清晰，但是在这些信息里面需要认真加以辨别，只有从中获取有益的信息才能给自己带来更大的益处。
因此有必要对现有的数据进行整合处理直接为人们所使用。
在这个信息爆炸的时代里，人们获取的信息量是非常惊人的。
对信息数据的挖掘在软件工程中的地位也逐步提升。
1 软件工程数据挖掘技术概述
1.1数据挖掘技术在软件工程中的应用发展
所谓的数据挖掘技术还有一个比较常用的称呼，就是数据库中的信息资源提取，该技术与数据库相互依存，不可割舍。
从刚开始的提出，到最后的实践应用，该技术渐渐地走向更为多向化和多功能化，并且在该项技术中融入了相当多的重要领域技术。
而对于软件工程来说，其最原始的意义起源于一九六七年，该项工程自提出以后就一直受到重点研究和关注，就其功能将其进行定义为采用工程化的途径或者是方法对具有实用意义的并且高质量的和存在一定功能效用的软件内容进行构造和创建，这样的软件构建预期的目标是在一定的背景条件下以及成本基础上，所研究开发出的软件产品能够满足使用者的大部分需求。
在二十世纪后期的时候，这一领域的研究人员就意识到了单纯的数据挖掘技术其实意义不大，需要结合实际的数据特性将工程类软件与之结合在一起，从而相互攫取双方的优点，从而在极大程度上提升数据挖掘技术的作用。
这一理念同时也得到了相关学者的一致认同，从而使得这一想法进一步融入了实际生产运作过程中，使得如今的数据挖掘技术变得越发完善。
1.2数据挖掘技术分析
在数据挖掘技术的这一领域中，无论是分析还是聚类等过程都占据着至关重要的地位与作用，这样能够缩小我们所需信息的范围，从而迅速便捷的获得我们最终需要的数据，从而得到具体实用的信息。
1.3数据挖掘的主要内容
对于一个完整的数据挖掘过程来说，它是分多个阶段进行的，具体而言，其中包括了选择、提前处理以及吸收等过程。
同其他过程类似，选择作为首要阶段占据着至关重要的作用，这一阶段需要结合实际情况从庞大的具有交互性的数据中进行筛选，在实际工作进程中，任何信息数据都是处于不断更新过程中的，随着这些数据的不断更新交替，需要对数据集合进行重新的筛选，从而达到自己预期的目的；对于数据预处理过程而言，它是提前将数据进行必要的转换，从而使其达到我们所需要的形式，由于数据本身所具有的特征以及格式都具有一定的差异性，因此我们需要站在适当的角度对需要加工处理的数据进行必要的分析，采用恰当的技术来对所需的数据进行整理；而至于吸收这一过程而言，它在整个系统的工作进程中主要属于后处理的工作范畴，它通过一系列繁琐的工作使得前几项工作具有更加合理的意义。
2软件工程中数据挖掘技术的应用
2.1在软件项目中的应用
软件项目管理中的数据挖掘主要体现在两个方面，一个是对组织关系的挖掘一个是对版本控制信息的挖掘。
其中，软件项目的管理是一个复杂的工程，对人员组织关系的挖掘主要是对人力资源进行协调和分配。
例如，一个工程项目可能有成百上千人参与，在参与过程中人员之间的电子邮件、文档等都会产生交互，交互中极易造成秩序混乱，而数据挖掘技术的使用则可以很好的将工作人员的组织关系进行区分，有利于软件项目管理的顺利进行。
此外，数据挖掘技术还体现在对版本控制信息的挖掘。
版本控制可以记录文件内容的变化，以方便用户查看版本的修订情况。
将数据挖掘技术引入到版本控制信息中可以减少系统后期的维护成本。
2.2在开源软件中的应用
对于开源软件来说，它其实就是指代源代码属于开放式的应用，这类软件相
较于其他软件类型来说更受大众欢迎，这主要是由于其属于免费软件的范畴，但是凡事既有利也有弊，这类软件在迎来广大使用人群的同时，也加大了各个进程管理的难度，因此，需要结合实际情况恰当的引进这类数据挖掘技术来对开源软件的整体质量进行提升。
举例而言，大阪大学中的某一学生就据此就开发出了一类数据挖掘系统，它在具有基本数据处理功能的基础上，还能对大规模的多类数据软件实施挖掘处理，从而获得预期所需的数据。
2.3在机构代码中的应用
这里所说的程序代码指的是克隆代码，所谓克隆代码就是通过简单的复制和粘贴进行再次使用的代码。
对克隆代码的检测也是数据挖掘中应用最早的，目前对克隆代码的检测主要有以下几种方式，基于文本对比方法、基于标识符对比方法、基于度量的方法、基于程序结构表示的方法及运用潜在语义索引等方法。
其次，是对横切关注点（Aspect）的挖掘，对Aspect进行挖掘主要是因为有些关注点在程序中的代码非常相似甚至是同一代码段。
最后是在数据库中挖掘有用的代码或构件。
目前，常用的方法有通过记录输入-输出关系检索、通过关键词进行索引和挖掘、寻找相似的代码源和语义、基于构建交互关系图的方法及对所需构件进行形式化描述等等，如我们使用的Google、百度等搜索引擎都可以进行数据的检索。
2.4软件故障中的应用
对于数据挖掘技术来说，它除了能够完成必要的挖掘任务外，还能够根据实际的程序执行记录来对其具体说明进行挖掘，通过这些程序可以对软件所出现的故障进行必要的判断和测定。
在对程序的挖掘过程中，需要首先明确挖掘的初衷和目的，并且对所需了解的信息实施一定程度的跟踪，然后结合实际信息情况进行建模处理，这样一来能够在极大程度上加深对程序得出了解以及便于进行后续工作。
在如今广泛使用的挖掘方式中，挖掘方式种类较为繁多，其中基于规则以及自动化两类更是得到了广泛的使用。
就前者而言，是依据具体的程序行为来探索必要的规则，然后采用合适的逻辑表达式来进行表达。
而后者这类处理方式多为抽象处理以及抽象挖掘方法。
在软件正常的运行过程中，由于各类因素的相互作用，总会存在一定的几率
发生故障，而此时虽然传统的定位技术仍旧能够到达处理故障的目的，但是从整体程序上分析却较为繁琐，其效率较为低下，并且定位的精准度也不高。
近年来，通过对新的定位技术进行探索和研究，并且对传统的定位方式实施一定程度的革新与改良，从而成功的研究出了程序谱来对程序的具体运行轨迹实施抽象定位，通过两两对比的方式来找到故障的源头，从而在较大程度上提高了故障检测的准确性以及判断效率。
2.5在软件维护中的应用
2.5.1在软件维护中的修复环节中
软件修复环节中的缺陷分派可以通过鉴别和评估软件缺陷程序，确定其修复的优先级，从而找到每个缺陷最合适的修复者。
在缺陷自动分派方法中，通过将缺陷分派转化为文本类型的问题，以此采取措施加以修复，但其准确率较低，而通过强化检测重复缺陷报告技术，并在缺陷报告中增设执行和自然语言两种相似度信息，然后按照定义的向量维度描述软件缺陷，最后获取两种相似度的加权和，从而为缺陷选择合适的修复者，实验证明，该种方法的正确率为67%左右。
2.5.2在软件维护中的软件改善
软件结构的优化应以理解软件设计和程序为前提，也可以简单的理解为借助非编程语言定量描述代码的过程。
在理解软件的过程中，我们可以采用跟踪软件需求的方式在需求文档中发现与设计和条目文档具有对应关系的条目，以保证软件功能和行为符合相关法律规定，并自动对重用代码进行分类以获取、区分、标识程序的聚类结果，其中漏洞检测也是用于保证软件质量和可靠性的常用方法，即通过构建软件测试程序，收集、清理和转换漏洞库中的数据，然后借助科学的数据挖掘模型加以训练和验证，从而对其进行定位、分类和描述，并重新对其进行测试，以及时发现和快速修正软件的漏洞和缺陷。
同时也可利用软件工程挖掘技术中最热门的克隆代码工具发现软件中重复出现的代码缺陷，以此为及时修复缺陷提供保障。
在完成软件程序理解环节后，还应对其设计加以改善，鉴于该项工作任务繁重，因此可TIMNA方法实现软件设计的自动改善，在此基础上，掌握、归纳软件更改的先后关系，从而为挖掘其传播规律提供助益。
结束语
综上所述，数据挖掘技术能有效帮助改善软件开发过程中的控制，能有效提
高软件工程的管理控制，从而促进人们在使用软件中的体验优化加深，从而促进软件工程的发展，显示数据挖掘的重要性。
参考文献：
[1]张志荣,黄杰,孙伟宏,等.数据挖掘在软件工程领域中的应用浅析[J].电子测试,2013(9):246-247.
[2]王祎菡.软件工程中数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程,2014(14):200.
[3]王刚,赵玥.软件工程数据挖掘研究进展[J].计算机光盘软件与应用,2014(7):78.。