摘要：随着社会经济水平的快速发展，信息技术在应用推广过程中产生了庞大的数据信息，尽管这些数据信息能够为企业的生产发展以及社会的进步带来一定的助推力，然而由于这些数据信息具有非常显著的分散性且关联性比较差，这也就意味着，单独应用信息数据的价值将会受到严重的影响。因此，具体的实践过程中，想要这些数据信息的应用水平得到提升，就要对这些数据进行综合分析。针对软件工程行业的实际发展情况分析来看，在对软件进行研发的环节中，一定要首先将软件的应用信息、影响信息、关联信息整体进行考虑，并对数据进行深入分析，如果没有进行充分的数据挖掘，软件开发就会具有片面性。本文将对软件工程行业数据挖掘技术以及数据挖掘技术的应用现状进行简单概述，并对软件工程行业中数据挖掘的具体应用深入分析，希望能够提供一些参考价值。
关键词：软件工程行业；数据挖掘；应用分析
现阶段，数据挖掘在信息时代所应用的领域非常的广泛。数据挖掘其实也就是对数据所体现出来的特征以及相关性进行合理的应用分析。通过这样的分析，可使产业发展方向以及产品生产的结果具有综合性。结合软件工程行业的实际分析情况来看，软件进行开发的过程中需要用到大量的数据，并且要求数据之间存在关联。只有这样，软件设计与开发的过程中所考虑的重点才更加全面，所开发的软件其应用性能才会更为凸显。
1.数据挖掘技术的概述
所谓数据挖掘，也就是从目前的大量数据中，搜寻自己所需要的数据信息的整个全过程。在数据挖掘的过程中应用验证驱动法，能够将相关信息进行验证，确定其存在的状态，然后对数据实施收集整理，并对数据的实际情况展开分析，以此来证明相关信息的真实有效。现阶段，不管是日常生活中亦或是各大企业发展，数据所展现的形式都非常的复杂繁琐，若仅依靠验证驱动法对大量的数据进行挖掘，非常不现实。目前，能够对大量数据进行全面筛选的只有发现驱动法。通过应用发现驱动法，可以对数据的内部资料信息进行筛选，并收集有用的信息，用来优化完善自身的产品性能。因此，进行数据收集的过程中，一定要格外重视不同形式的标准。
2.软件工程中数据挖掘技术的应用现状
2.1数据挖掘技术获得发展的主要原因
数据挖掘技术的发展主要体现在以下两个方面的原因：第一，随着现阶段信息技术的高效发展，推动了宽带、计算机存储信息方面的不断扩大。从而使网络中出现了大量的信息数据，能够为我们提供很好的数据分析帮助；第二，随着信息挖掘算法的更新换代，数据的探索领域也在随之发生着改变，数据分析的程序与方法，在这样的环境下得到更好的发展，使数据挖掘具有多样化特性。从经济角度分析，数据挖掘技术应用起来非常简单、快速，能够最大程度为用户减少时间上的浪费，并有效节约成本，优势显著。同时，数据分析另外一个优势即体现在，它无需硬件平台的支撑，仅依靠软件就能实现数据分析。因此，软件中的数据分析技术受到技术热衷者的欢迎与关注。
2.2数据分析技术面临的挑战
一般情况下，普通项目会因为大量的数据存在，使得需要面临的问题非常的繁琐。譬如，一些注解方面的问题等，一旦进行数据分析，将会受到诸多的制约，造成技术难度较大。现阶段，对于数据分析所得出的结果需求非常高，这就要求相关的技术人员不但要对数据挖掘技术进行研发，还要对数据的结果输出实施拓展开发。当数据结果呈现，如何对所得出的结果进行分析并判断这些结果数据是否是我们所想要的，这就需要相关人员能够制定出完善的评价机制，对数据结果进行统一的分析判断。但对数据进行分析的采用方式不同，最终的评价方式也就会出现区别，这一点需要相关研究人员进行不断研究。
2.3如何开发出高效的数据挖掘技术
现代化软件技术更为注重建立数据分析规则，站在规则的层面来对大量的数据网络进行挖掘，继而获得多样化与智能化的搜索规则方式。数据挖掘技术只有在真正的应用环节中才能够使其发挥自身最大的价值作用，将其应用到不同的行业领域，所采取的应用计算方法也就会存在不同。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆比如，应用Apriori算法，不但能够对现阶段的数据进行分析，还能够预测后期的数据信息。
3.软件工程行业中的数据挖掘应用
3.1软件版本信息挖掘
结合现阶段软件工程行业的数据挖掘实际应用情况而言，软件工程版型控制信息的挖掘是目前应用最为普遍的对象之一。加强对软件工程版本的有效控制，就是为了统一管理软件开发过程中的各项编辑信息。使数据更新的进度始终保持高度一致。对软件工程系统版本的信息控制进行研究分析，通过应用数据挖掘技术，能够对实际的信息进行全方位的了解与掌握，由此，在对相同软件平台下的不同程序模板进行关系与区别化研究时，就能够获得更为精准的信息结果，也能够通过对结果的利用，使软件开发过程中所遇到的系统BUG及时进行解决，确保开发出更加完善的软件。
3.2软件漏洞检测挖掘
软件工程行业中，对数据挖掘的使用还体现在对软件BUG的检测领域。结合软件的实际应用情况分析而言，软件在使用的过程中要格外关注系统的BUG检测以及修复工作，这对于软件利用的综合性能与安全性能体现有着直接的关联。针对现阶段软件BUG检测的数据挖掘情况来看，其中包含五个方面的内容：第一，明确软件BUG检测的项目，一旦明确检测的项目，就能够最终敲定挖掘的范围，数据挖掘的效果就能够得到充分的发挥；第二，对软件功能BUG检测所得出的相关数据信息进行深入收集与整理，并清理转换所得的信息数据，从而得到更加有效的知识信息；第三，科学筛选数据信息，确保信息获得良好的验证效果；第四，科学划分软件系统平台所出现的BUG与缺陷，并对其进行定位与描述；第五，系统检测所挖掘的信息数据。
3.3开源软件代码挖掘
软件工程行业中的数据挖掘，重要还表现在开源软件代码的挖掘过程中。从目前的实际分析可以看出，开源软件代码挖掘属于对象挖掘，在应用克隆检测的过程中对于开源软件代码挖掘的应用率最为常见，一般主要进行对软件代码以及系统数据的复制、拷贝工作。实施开源软件代码检测，可以对软件工程中所隐含的代码漏洞进行及时的处理，使软件工程在后期的运行维护环节中发挥出显著的实践应用效果。
3.4软件执行记录挖掘
数据挖掘的具体应用还表现在对软件的执行记录进行挖掘的内容方面。将数据挖掘技术应用在软件的执行记录方面，能够通过对软件执行记录中的大量数据信息进行分析。不一样的软件或是同样的软件应用于不同的模块代码之间，彼此的关系就会得到整体性分析。通过这样的分析，就能够跟踪数据的执行路径，从而体现出逆向建模的效果。也就是说，将数据挖掘技术应用在软件的执行记录过程中，可以使软件的系统代码维护发挥功效，确保软件性能的绝对稳定。
结束语
综上所述，伴随着数据挖掘技术的持续发展与应用，未来，该项技术必将逐渐朝着自动化与智能化的方向迈进。在软件工程中，对数据进行分析的应用技术具有简单、便捷、成本低等众多优势特色，这将会成为后期软件开发领域前景无限的先进技术。而数据分析技术，也必将成为缺一不可的应用技术，为人类的生存发展提供强大的技术推动力。
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论文作者:王恺
论文发表刊物:《基层建设》2019年第19期
论文发表时间:2019/9/19
标签：数据论文; 数据挖掘论文; 软件工程论文; 软件论文; 信息论文; 技术论文; 过程中论文; 《基层建设》2019年第19期论文;