前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的数据挖掘技术在软件工程的应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要:本文结合数据额挖掘的内涵，探析软件工程应用数据挖掘的意义，提出相应的应用对策。在现代信息技术快速发展的过程中，数据挖掘技术被逐渐应用在社会各领域，不仅为我国社会市场经济的快速发展提供助力，更推动了我国现代化建设的步伐。
关键词:数据挖掘;软件工程
在信息化背景下，我国传统的数据信息技术已经难以满足现代企业发展的需求。而数据挖掘的发展与普及，能够有效实现数据信息的即时保存与精准传送，推动我国现代企业信息化建设的步伐。现阶段，作为我国产业发展最快的软件功能，往往与数字信息技术存在紧密的联系，而将数据挖掘应用到软件工程产业体系中，不仅能够激发数据挖掘的全部潜能，更能提高软件工程的发展质量，降低软件工程的成本投放，规避相应的风险出现。因此软件工程企业应用数据挖掘，不仅具有重要的现实意义，更有显著的时代意义。
1数据挖掘的基本内涵及内容
数据挖掘具体指现代信息技术，与传统数据技术相比，具有强大的信息处理、传送、存储等功能。在我国社会各领域中得到广泛的应用。然而现阶段，我国部分企业对该技术的应用价值了解甚少，依旧采用传统的数据信息处理手段，导致信息处理质量与效率相对低下。而数据挖掘具体包括了数据分析、数据转换以及数据处理等功能，不同功能间具有紧密的联系，可以有效实现对数据信息的综合评估。对于软件工程产业来讲，应用数据挖掘技术，不仅能够有效增强数据信息的处理质量，防止失误出现，更对企业的全面发展具有重要的推进作用。在具体的数据挖掘环节层面，软件工程公司首先应“界定”商业问题，进行相应的数据准备，进而以数学建模的方式理解数据，并对比既定的商业问题，对数学模型进行评估。最后，将模型应用与商业问题中，明确数学模型的时效性，以此彻底解决原有的商业问题。其中，在模型评估的过程中，需要围绕数据源对商业问题的具体内容进行二次界定，以此保障模型评估的准确性与科学性。
2软件工程应用数据挖掘的意义
2.1深化对信息的理解
基于数据挖掘含有传统数据信息技术的各项功能，在将大量数据信息进行集中采集后，企业能够根据数据信息的基本类型进行自动化分类管理。而在此种数据采集模式下，数据采集所涉及的范畴广泛，内容丰富，可以根据不同数据信息的基本体系展开针对性分析，建立出体系完善的管理平台，方便企业快速查询及获取所需的信息资源。而在软件研发阶段，数据挖掘可以将大量零散的数据资源进行集约化的整合处理，使企业能够多角度、全方位的了解并掌握不同数据信息的内涵。简而言之，数据挖掘能够以类似大数据技术的手段对大量信息进行针对性分析及识别，并根据既定程序命令，将不同信息以属性、类型、内容等多种方式进行分类，以便于软件工程企业在全面理解各项信息资源的同时，提升信息资源的利用效率。
2.2提升信息录入准确性
数据挖掘拥有强悍的运算功能。传统的数据信息处理系统在具体运算过程中，需要消耗大量的时间成本，甚至因数据规模的庞大，导致运算系统崩溃。而在数据挖掘的支持下，软件工程企业能够在有限时间内提升数据信息的运算速度，规避数据信息混乱与丢失问题的发生，能够有效提高信息的完整性。而在规模庞大的数据运算过程中，存在部分不具备研发价值的垃圾数据，如果不对此类数据进行处理，将会使其滞留在处理系统中，影响系统的稳定性与运行效率。因此应用数据挖掘手段，能够有效识别并筛选无用数据，提升数据处理系统的整体质量，
2.3提升数据处理的实效性
软件工程企业能够通过数据挖掘切实实现信息转换，能够将杂乱无序的数据信息进行整理，因而以“试用的方式”调用各项数据信息，能够有效提升数据信息的利用率。尤其在数据挖掘的过程中，企业能够利用该技术自主选择恰当的分析策略，并对不同模糊数据实现针对性清理，使模糊数据得到充分利用。随后根据已获得的数据信息，从不同角度出发，对数据的真实性、有效性、准确性进行评价，从而将真实信息进行集约化整合，使数据变成可以解读的信息资源。简而言之，企业通过将分析结果作为新信息传递给决策者，以此作为依据，可以提升软件开发的质量。此外，数据分析是一项比较繁杂的流程，不同的研发环节需要进行大量的反复计算，直到企业获得理想的运算结果。而将数据挖掘应用到数据分析中，不仅能够缩减运算求证的时间，更能提升数据分析的准确性与时效性。
3数据挖掘的应用策略
3.1挖掘结构
数据挖掘在流程代码及结构层面的应用如下，首先克隆代码的检测技巧，克隆代码具体指企业根据软件工程的操作标准，复制部分代码的过程及方法。而在特殊情形下，企业还需要结合实际情况，修改并完善流程代码，以此实现维护系统的目标。而通过克隆代码，企业能够有效保障软件系统的稳定运行。现阶段，克隆代码的检测技巧具体有以下四种，分别是程序结构、文本对比、比较标识符以及度量程序。不同的检测技巧都有着独特的评估与诊断方式，能够在实际应用中，根据具体需求进行合理选择与应用。其次是Aspect法。Aspect法具体指企业借助横切点获取数据的挖掘形式。在实际的软件工程运作中，企业借助Aspect法可以有效实现对系统的结构改造，提升问题处理的效率及质量。
3.2项目管理
软件工程企业如果想将数据挖掘应用在管理活动中，需要从以下两个层面入手，其一是版本数据控制中有关组织关系的信息挖掘；其二是版本数据控制挖掘。在软件工程企业管理层面，其自身拥有着显著的繁琐及系统特征，开展组织关系工作，能够有效实现不同数据资源的应用与调配。而如果将管理流程作为系统的整体，依据形成共享文件或电子邮件，实现对信息的实时挖掘，可以形成不同工种间的组织关系，以此规避流程混乱问题的发生，保障功能管理的有效落实。此外，数据挖掘中的版本控制可以推进对数据内部变化情形的的录入，进而将其作为客户理解并掌握数据内容的有效依据。而将数据挖掘引入到控制信息内，可以降低维护成本，提升软件的稳定性。除此之外，数据挖掘还具有警示功能，能够对系统修复中的问题进行提示，以此提升软件管理的质量。
3.3开发应用
数据挖掘主要以数据库为核心，通过对数据信息的识别、分类、处理及传递储存，实现提升数据运算效率与质量的功能，并且在软件开发过程中形成了深层次的内涵。而软件工程是工程化的学科，可以结合不同项目指标、用户需求及现有资金，研发出全新的软件商品。相较于传统软件开发繁琐的流程，数据挖掘能够帮助软件工程企业提升商品的应用性，简化研发流程，保障软件开发的有效性与时效性，此外，由于软件功能需要掌握大量数据内容，研发范畴广泛，能够在数据挖掘的支持下，实现实时更新，内容划分，规避研发错误等功能。特别在代码编写的过程中，数据挖掘能够在编程人员撰写代码时，根据代码的命令、结构形式，做出错误预警，以此提升软件编程的质量。
3.4故障检测
在故障检测层面，数据挖掘能够有效分析并记录程序的执行情况。可以为程序运作模式进行说明，进而实现对程序的实时定位与故障检查，而在数学建模与信息追踪的过程中，企业通过数据挖掘对流程进行优化与分析，可以为后续的程序维护工作提供凭证。此外，在信息化时代下，数据挖掘能够通过网络技术对客户端软件的运行情况及故障问题进行实时记录，并根据故障类型进行系统分类，以此为技术人员分析软件漏洞，更新软件补丁奠定坚实的基础。
4结语
数据挖掘是基于数据库信息处理的现代技术，能够帮助软件工程企业提升数据运算效率及质量，降低研发与维护成本，推动企业的长远发展。而在实际应用中，数据挖掘能够在“挖掘结构”、“项目管理”、“开发应用”、“故障检测”过程中发挥强悍的数据运算、信息分类与识别功能，进而推进软件工程企业的自动化、现代化进程，为我国科学技术的快速发展奠定坚实有力的基础。
参考文献
[1]张小军,任帅,申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程,2014(08):208-209.
[2]李涛,曾春秋,周武柏,周绮凤,郑理.大数据时代的数据挖掘——从应用的角度看大数据挖掘[J].大数据,2015,1(04):57-80.
[3]李艳,吕鹏,李珑.基于大数据挖掘与决策分析体系的高校图书馆个性化服务研究[J].图书情报知识,2016(02):60-68.
作者:唐海燕 兰兵 单位:南宁职业技术学院 广西交通职业技术学院
