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大数据背景下软件工程评估的利弊 .pdf

上传人: Ch****l 编号:171146 2023-07-31 25页 1.24MB

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本文探讨了软件工程估计的重要性,方法,挑战以及如何利用大数据提高估计的准确性。软件工程估计涉及预测成功软件项目所需的努力,时间表和人力。准确估计对于项目开发,维护和支持至关重要。文章提到了各种估计模型,包括基于类比,参数,大小,专家和集体估计方法的模型,以及混合模型的存在。挑战部分指出,软件项目经常遇到由于不清晰或不断变化的要求而导致的延迟。估计模型依赖于历史数据,如ISBSG项目数据集,但过时的数据会降低准确性。文章还讨论了如何通过清晰的要求,更新的数据,适当的技巧,有效的范围管理,开放的沟通和持续的估计审查来提高准确性。大数据在软件工程估计中的应用被详细讨论,如何通过识别过去项目的模式来提高准确性,预测所需的努力。最后,文章提到了几个提供软件估计研究数据的公共仓库,并讨论了大数据在项目估计中的作用,挑战和好处。
"软件工程估算的利与弊有哪些?" "不同的估算模型有哪些特点和挑战?" "如何利用大数据提高软件工程估算的准确性?"
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