1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorFigueira, Fernanda Vieira-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4711001T3por
dc.contributor.advisor1Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783178Y6por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:49:12Z-
dc.date.available2010-02-24-
dc.date.issued2008-03-31-
dc.identifier.citationFIGUEIRA, Fernanda Vieira. SPDW-Miner : um método para a execução de processos de descoberta de conhecimento em bases de dados de projetos de software. 2008. 98 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2008.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5065-
dc.description.resumoAs organizações de software buscam, cada vez mais, aprimorar seu Processo de Desenvolvimento de Software (PDS), com o intuito de garantir a qualidade dos seus processos e produtos. Para tanto, elas adotam modelos de maturidade de software. Esses modelos estabelecem que a mensuração da qualidade seja realizada através de um programa de métricas (PM). As métricas definidas devem ser coletadas e armazenadas, permitindo manter um histórico organizacional da qualidade. Contudo, apenas mensurar não é o bastante. As informações armazenadas devem ser úteis para apoiar na manutenção da qualidade do PDS. Para tanto, os níveis mais altos dos modelos de maturidade sugerem que técnicas estatísticas e analíticas sejam utilizadas, com a finalidade de estabelecer o entendimento quantitativo sobre as métricas. As técnicas de mineração de dados entram neste contexto como uma abordagem capaz de aumentar a capacidade analítica e preditiva sobre as estimativas e o desempenho quantitativo do PDS. Este trabalho propõe um método para a execução do processo de KDD (Knowledge Discovery in Database), denominado de SPDW-Miner, voltado para a predição de métricas de software. Para tanto, propõe um processo de KDD que incorpora o ambiente de data warehousing, denominado SPDW+. O método é composto por uma série de etapas que guiam os usuários para o desenvolvimento de todo o processo de KDD. Em especial, em vez de considerar o DW (data warehouse) como um passo intermediário deste processo, o toma como ponto de referência para a sua execução. São especificadas todas as etapas que compõem o processo de KDD, desde o estabelecimento do objetivo de mineração; a extração e preparação dos dados; a mineração até a otimização dos resultados. A contribuição está em estabelecer um processo de KDD em um nível de detalhamento bastante confortável, permitindo que os usuários organizacionais possam adotá-lo como um manual de referência para a descoberta de conhecimento.por
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:49:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 417649.pdf: 1251849 bytes, checksum: ad607557163d02817ddb83aa46013681 (MD5) Previous issue date: 2008-03-31eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/14874/417649.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectMINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)por
dc.subjectDATA WAREHOUSEpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleSPDW-Miner : um método para a execução de processos de descoberta de conhecimento em bases de dados de projetos de softwarepor
dc.typeDissertaçãopor
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