Aplicação de kdd em dados de iterações de desenvolvimento de software

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorWojciechowski, Jaime, 1965--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada-
Autor(es): dc.creatorLima, Vagner Carlos Marcolino-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:25:10Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:25:10Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-12-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-12-
Data de envio: dc.date.issued2020-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/83402-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/83402-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Jaime Wojciechowski-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: 26-27-
Descrição: dc.descriptionResumo: O software está presente em várias categorias de sistemas atualmente. Ele pode ser desenvolvido de diferentes formas, o Desenvolvimento Iterativo é uma delas. Esse modelo de processo de software é a base para processos ou métodos amplamente praticados na indústria de software. Ele é capaz de lidar mais facilmente com softwares modernos, os quais estão cada vez complexos e exigindo entregas mais frequentes que agreguem valor ao serviço ou produto do cliente. Nessa abordagem o software é desenvolvido por meio de várias iterações. Esse processo pode gerar um grande volume de dados tornando- se inviável uma análise manual. É comum, portanto, que grandes empresas apliquem métodos ou processos específicos para obter conhecimento a partir desses dados para na sequência difundi-lo dentre os seus integrantes buscando melhorar seus processos produtivos. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi identificar modelos e padrões que sejam válidos e potencialmente interpretáveis de tal forma que possam auxiliar as equipes de software na tomada de decisões inerente à realização de iterações de desenvolvimento de software. Esse objetivo foi norteado pelas seguintes questões, dadas as informações históricas dessas iterações: "é possível prever o resultado de uma iteração?" e "esses dados podem revelar algum padrão relacionado às práticas das equipes de software?". Para alcançar esse objetivo, foi aplicado um método de estudo baseado no KDD-process envolvendo dados de projetos reais e as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Floresta Aleatória. Foram identificados modelos capazes de prever o sucesso (ou falha) de uma iteração de software com até 93% de acurácia e padrões que evidenciam, por exemplo, a importância da prática de constantemente analisar e refinar os itens do backlog do produto.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware - Desenvolvimento-
Título: dc.titleAplicação de kdd em dados de iterações de desenvolvimento de software-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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