数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用分析

门汝熹

南宁市勘测设计院集团有限公司 广西 南宁 530022

引言

伴随计算机软件工程的发展，各种软件设备广泛应用到行业工作中，在很大程度上推动了各领域的发展与进步。对于企业而言，从海量数据中挖掘具有价值的信息，对企业管理水平的提升有着极为积极的作用。企业对各类软件的使用也为其管理、经营工作带来了便利，正因如此，数据挖掘技术对于计算机软件工程而言，越发重要。众所周知，软件需要借助各类算法从海量数据中提取、分析价值数据，以帮助企业高效利用数据信息。而软件开发过程中，数据收集是此工作的核心，只有科学开展数据收集与抽取工作，才能构建出科学、可行的软件数据信息库，至于软件在各行业工作中的作用才能最大限度地发挥。

1 概念界定

1.1 数据挖掘的定义

数据挖掘是基于海量的数据信息筛选具有价值的数据，以此提高数据的利用效率。所以将数据挖掘技术应用到计算机软件工程中，不仅能提高数据使用的质量和有效性，还能增强工作人员的工作效率[1]。正因如此，如何充分发挥数据挖掘技术的作用并将其高效、全面地应用到计算机软件工程中，是我国科技工作者亟须探讨并解决的问题。

1.2 数据挖掘技术的概念

在互联网时代，数据挖掘技术作为先进、高效的信息处理技术，因其自身优势而被广泛应用到各行业工作中。以往开展的计算机软件工程建设工作的数据处理的质量、效率得不到有效保障，而数据挖掘技术因各功能存在一定的联系，所以可确保评价结果的精准性、合理性。应用这一技术方法不仅能实现数据处理效率的最大化，还能从源头解决数据损失的问题，这不仅有利于企业持续、稳定的发展，还能提高企业整体的技术水平。

2 计算机软件工程中数据挖掘技术的发展历程与应用意义

2.1 数据挖掘技术在计算机软件工程中的发展

随着计算机与互联网技术的不断发展，数据挖掘技术受到社会各界的关注，同时日常生产过程中很多企业都已应用数据挖掘技术辅助工作[2]。随着互联网的迅猛发展，它已经深刻影响了人们的日常生活和工作，从而产生了大量的数据信息。即便在今天，网络上的数据依然在以惊人的速度增加。因此，有效地开发和利用这些数据资源，将有助于企业的运营和发展，也将成为社会持续进步的重要推动力。随着科技的发展，计算机软件工程的数据挖掘性能已经达到了一个新的水平，它既要满足大规模数据处理的需求，又要具备良好的可靠性，以便有效地实现各种任务和目标。

就目前来看，数据挖掘方式包括验证性分析方式、发现性驱动方式，同时数据挖掘正由验证性分析方式向着发现性驱动方式不断转变。对于数据挖掘验证性分析方式而言，其是基于用户需求搜集需要的数据内容，并重复验证其假设的成立性，然而因海量数据不断堆积，所以该分析方式无法科学分类各种数据，更难以灵活、高效地利用数据资源。而数据挖掘工作需借助最优集合、分类树等关键技术才能在实践操作中找到高效的数据挖掘方法，才能顺利完成数据挖掘工作。至于软件开发，主要基于软件控制角度明确并细化工作量化指标，以便用户可在软件开发前期便了解开发可能存在的问题。如今，人们更加重视质量数据，但因系统功能、数据分析仍待改进，所以还有很多问题需要解决。在此背景下，将数据收集与软件开发工作置于相同水平，再促进二者的共同发展，结合动态变化、静态表述可将数据质量大幅提高。

2.2 数据挖掘技术的应用意义

2.2.1 可以帮助人们正确理解数据信息。由于不同人的知识储备、社会阅历都不相同，所以对于数据信息的理解也存在明显差异。在此背景下，人们在采集、理解数据信息的过程中不仅会增加数据的采集时间成本、理解时间成本，还易使数据信息处理成本呈不断上升趋势。人们都有自己的主观意识，所以在采集与理解信息的过程中很容易降低数据处理的权威性。而将数据挖掘技术合理应用到计算机软件工程中，不但能依据设置好的数据分析目标科学分析并整理数据信息，还能全面整合采集好的数据资源，构建高效、系统的查询体系，不仅能将数据信息的权威性、精准性大幅提高，还能为后续软件开发与管理提供数据保障。在此背景下，工作人员可以精准、深入地理解数据信息，还能最大限度地发挥其作用、价值。

2.2.2 可以提高数据处理的质量与效率。计算机软件工程中，合理应用数据挖掘技术能对海量数据进行大规模的计算，这可最大限度提高数据信息的处理质量。随着数据挖掘技术的发展，数据功能不断强大，不仅有利于提升数据的计算效率，还能确保计算结果的精准性，可以帮助工作人员在短时间内合理筛选并处理混乱数据，从而进一步保障数据信息的处理质量[3]。除此之外，应用数据挖掘技术还能实现对无用数据、混乱数据的合理分类，也能深入挖掘价值数据。在此过程中，工作人员可将获得的数据信息应用到实际工作中，还要依据事件处理需求选择最佳的数据信息，以便提高数据信息的利用率。另外，借助数据挖掘技术将抽象、晦涩难懂的数据信息转化成易于人们理解的信息资料，这可强化人们对数据信息的理解，日常生活与工作中也可高效利用数据解决实际问题。

3 计算机软件工程中数据挖掘技术的相关应用

3.1 数据挖掘技术的应用方法

3.1.1 分类法。在应用数据挖掘技术的过程中，为了更好地分析和预测相关行为，需要根据分类标志构建数据分析模型，以便更好地实现预测目标。为此，判别树方法是一种常用的数据挖掘技术，它基于神经网络分类和最接近分类，可以更有效地提取出有价值的信息，并且可以更好地满足工作人员的需求。在使用分类法时，工作人员应该正确地理解和分析不同类型的数据，并合理选择适当的方法和手段，以确保数据处理结果的准确性和可靠性。

3.1.2 关联法与聚类法。关联法是一种可以研究不同事物关系的一般方法，基于数据挖掘技术的使用，关联法明确了高效数据处理与收集方法[4]。同时应用关联法时应遵循兴趣关联相关原理，将计算机软件工程与数据挖掘技术有机结合，这可提高数据信息的可信度。在聚类法的应用中，需要严格遵守设定的分类准则，将科研工作相关的数据对象划分为不同的类别，并确保同类资料物件之间的相似度。然而，由于不同类型间的数据差异较小，采用聚类技术进行综合分析和归类，不仅可以提高聚类算法的有效性和可行性，还能够有效地处理数据信息，从而帮助工作人员更快、更有效地完成任务。

3.2 数据挖掘技术的应用

3.2.1 在信息挖掘工作中的应用。计算机软件工程中，合理应用数据挖掘技术可以全方位管控数据信息，因软件工程涉及面广，所以涵盖的数据信息类型十分复杂。而应用计算机软件工程可以统一、集中化管理各类数据，软件开发中也能实时更新并处理数据资源，这不仅能提高软件的开发质量，还能优化数据处理工作。而且数据挖掘包含很多数据信息，可以帮助工作人员系统分析并区分软件的内部结构，所以发挥数据挖掘技术的优势可为后期工作人员的分析问题、解决方案提供有力的保障，至于软件开发工作也可高效、顺利地进行。实际工作中，为进一步分析并挖掘内部员工的关系，应根据软件开发要求做好人力资源的统筹配置，再基于软件模块化设计原理，可以实现软件的大规模开发。如今，越来越多的人参与到软件系统建设中，参加会议的人常会谈论文件传递、电子邮件发送等，这一过程中企业需要深入分析并挖掘各部分关系，以便可以合理配置人员并细化分工。另外，软件企业的工作人员与软件使用者需要构建相对稳定、可靠的关系网络，随着网络环境的日益复杂，深入分析并挖掘网络内部关系，有利于软件工程顺利、有序地发展。如挖掘人事关系时需要应用版本管理系统，统一修改系统流程并深入分析软件变更后的历史数据，再结合各程序模块的联系，可以将内部结构清晰、直观地呈现在系统上。

3.2.2 在软件漏洞检测中的应用。软件漏洞检测在计算机软件工程中起着至关重要的作用，它不仅可以加快软件的开发进程，还能够有效地防止系统出现故障，确保软件的稳定性和安全性，为后续的安全管理提供有力的支持。此外，通过对软件漏洞的全面修复，也能够极大地提升用户的安全感。随着数据挖掘技术的不断发展，软件漏洞检测已经成为一种必不可少的步骤。通过对软件漏洞的内在特征进行深入分析和测试，可以更好地了解和控制软件的质量，从而确保软件的开发符合相关的标准和要求。应用数据挖掘技术的过程中，应做好数据分析工作，还要不断优化、完善数据分析结果。再采用科学、可行的测试方法，测试工作的合理性、有效性可以得到保障，还能最大限度满足软件工程的发展需要。此外，数据处理环节还应借助数据挖掘技术综合分析并抽取数据资源，采用数据形式将辅助数据内容直观呈现在使用者面前。

3.2.3 在软件执行记录方面的应用。应用数据挖掘技术的过程中，为了确保软件能够有效地分析和挖掘记录数据，应该全面分析和处理软件，并尽可能优化和改进软件的运行性能，以达到预期的判断标准[5]。在深入分析和挖掘执行记录的过程中，首先应该查询已经设定好的安装路径，然后采用逆向建模技术来完整地分析数据结构，这样可以有效地帮助后续软件维护工作。另外，工作人员还需要及时发现和解决软件运行中出现的漏洞，从而提升软件运行的效率。为了更有效地实施程序规约，应进行系统性的分析和挖掘，以便及时发现程序代码中的潜在协议，并采取有效的措施来解决问题。同时，为了确保跟踪信息的准确性，还应该运用逆向建模技术进行有效的分析、验证和维护。

3.3 计算机软件工程中数据挖掘技术的应用对策

软件开发、应用的过程中，开源软件是一个重要且具有研究价值的课题。其中克隆码检测十分关键，在开源软件开发中也得到了广泛的运用。借助克隆码检测工作人员可以快速完成数据的复制和粘贴[6]。而随着信息化时代的发展，为满足市场发展需求，软件工程的生产也面临着革新，因传统软件工程项目存在历史遗留问题，无法最大限度地满足社会发展需要，所以随着数据技术的迅猛发展，人们对信息的需求已转化为大量的数据，科学采用数据技术筛选并修正数据结果，不仅能降低企业的经营管理风险，还能提高整体工作的质量与水平。

4 结束语

总而言之，我国在计算机软件工程数据挖掘方面的研究时间相对较短，很多企业虽已构建数据框架，但计算机软件工程数据挖掘的商业化应用仍需较长时间的发展。而且计算机软件工程人员作为软件开发的主体，他们的主观能动性、技术能力等直接影响着工程建设效果，为加快软件开发与利用的进程，工作人员需要调动自身的主观能动性，秉持精益求精的精神，加大对数据挖掘技术的应用力度，势必会推动计算机软件工程的发展，更多的软件系统也可应用到人们的生活与工作中。