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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Gomes Júnior, Luiz Celso | - |
Autor(es): dc.contributor | Gomes Júnior, Luiz Celso | - |
Autor(es): dc.contributor | Berardi, Rita Cristina Galarraga | - |
Autor(es): dc.contributor | Lima, Matheus Garibalde Soares de | - |
Autor(es): dc.creator | Luquetta, Alexandre | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:45:25Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:45:25Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35494 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1101304 | - |
Descrição: dc.description | Effort estimation is a critical task in software development lifecycle. Inaccurate estimates can cause customer dissatisfaction and reduce product quality. In this work, Data Science techniques are applied to evaluate effort estimation errors in an innovation company. For the analysis of the factors that influence the errors, visualization and regression techniques were applied. For the forecast, two regression models were built and compared, namely Linear Regression and Decision Tree Regression, through the verification of the mean squared error. | - |
Descrição: dc.description | A estimativa de esforço é uma tarefa crítica no ciclo de vida de desenvolvimento de software. Estimativas imprecisas podem causar insatisfação do cliente e reduzir a qualidade do produto. Neste trabalho, são aplicadas técnicas de Ciência de Dados para avaliar os erros de estimativa do esforço em uma empresa de inovação. Para a análise dos fatores que influenciam nos erros foram aplicadas técnicas de visualização e regressão. Para a previsão dois modelos de regressão foram construídos e comparados, sendo eles Regressão Linear e Árvore de Decisão para Regressão, através da verificação do erro médio quadrático. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Ciência de Dados e suas Aplicações | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software - Desenvolvimento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de regressão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Árvores de decisão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software engineering | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer software - Development | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regression analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Decision trees | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Análise e previsão de erros de estimativa de esforço em projetos de software | - |
Título: dc.title | Analysis and prediction of errors in software projects estimation effort | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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