Análise e previsão de erros de estimativa de esforço em projetos de software

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGomes Júnior, Luiz Celso-
Autor(es): dc.contributorGomes Júnior, Luiz Celso-
Autor(es): dc.contributorBerardi, Rita Cristina Galarraga-
Autor(es): dc.contributorLima, Matheus Garibalde Soares de-
Autor(es): dc.creatorLuquetta, Alexandre-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T12:45:25Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T12:45:25Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-20-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-20-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35494-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1101304-
Descrição: dc.descriptionEffort 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.descriptionA 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.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCiência de Dados e suas Aplicações-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia de software-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware - Desenvolvimento-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de regressão-
Palavras-chave: dc.subjectÁrvores de decisão-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware engineering-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectComputer software - Development-
Palavras-chave: dc.subjectRegression analysis-
Palavras-chave: dc.subjectDecision trees-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleAnálise e previsão de erros de estimativa de esforço em projetos de software-
Título: dc.titleAnalysis and prediction of errors in software projects estimation effort-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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