Projeto 6.12 Aplicação de Data Mining a Dados de Avaliação da Qualidade de Produtos de Software

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1 Programa Brasileiro de Qualidade e Produtividade Projeto 6.12 Aplicação de Data Mining a Dados de Avaliação da Qualidade de Produtos de Software Maria Teresa Villalobos Newton Roy Pampa Quispe Regina Maria Thienne Colombo Ana Cervigni Guerra Campinas, 1 de Agosto de 2003 Centro de Pesquisas Renato Archer

2 Conteúdo Objetivos Etapas - Resultados Alcançados Conclusão

3 Objetivos Aplicar técnicas e ferramentas de análise semiautomática e inteligente a dados estruturados de Avaliação da Qualidade de Produtos de Software. Diagnosticar o estado de produtos de software avaliados no segundo os componentes de produto de software e as características de qualidade, pela técnica de Data Mining. Visualizar e descrever a qualidade dos produtos sob um novo ponto de vista.

4 Etapa 1 - Capacitação da Equipe Conhecimento da Técnica Data Mining (o Knowledge Discovery in Databases KDD), Niveis de Conhecimento: Evidente (SQL), Multidimensional (OLAP), Oculto (KDD), Profundo Funções do KDD: Classificação, Associação, Sumarização, Modelagem de Dependência, Segmentação. Ferramentas para Data Mining: Data Scope, Polyanalist (versões demo); Visualização dos dados, Relacionamentos, Modelagem (Clustering, Tendências, Regressão, Redes Neurais), Suporte à Decisão Revisão e estudo das características de qualidade sob o ponto de vista dos resultados observados.

5 Etapa 1 - Capacitação da Equipe Tecnologia de Bases de Dados Estatísticas Aprendizagem de maquina Data Mining Visualização de dados Ciência da Informação Outras Disciplinas A tecnologia KDD confluência com múltiplas disciplinas como: Tecnologia de Bases de Dados, Aprendizagem de Base de Dados, Ciência da Informação, Estatística, Visualização, Redes Neurais, e outras.

6 Etapa 1 - Capacitação da Equipe Tecnologia de Bases de Dados Estatísticas Aprendizagem de maquina Data Mining Visualização de dados Ciência da Informação Outras Disciplinas A tecnologia KDD confluência com múltiplas disciplinas como: Tecnologia de Bases de Dados, Aprendizagem de Base de Dados, Ciência da Informação, Estatística, Visualização, Redes Neurais, e outras.

7 Etapa 1 - Capacitação da Equipe : Etapas do Data Mining E1 E2 Dados Seleção Pré-processamento Dado Objetivo Transformação E3 Dados Pré-processados Data Mining E4 Dados Transformados Interpretação Padrões Conhecimento

8 Etapa 2 - Preparação dos Dados Revisão e Padronização da Estrutura das diferentes versões dos Métodos de Avaliação, em termos de: Componentes de Produto de Software Características de Qualidade Subcaracterísticas de Qualidade Escalas de Notas (0-100) Revisão das Atribuições

9 Etapa 2 - Preparação dos Dados : Estrutura Avaliação SOFTWARE INTERFACE DE USUÁRIO DOCUMENTAÇÃO DO USUÁRIO DESCRIÇÃO DO PRODUTO EMBALAGEM Funcionalidade Funcionalidade Funcionalidade Completitude Funcionalidade Adequação Acurácia Interoperabilidade Conformidade Segur Acesso Confiabilidade Maturidade Toler Falhas Recuperabilidade Adequação Acurácia Conformidade Usabilidade Inteligibilidade Apreensibilidade Operacionalidade Adequação Compl.Funções Descr.Funções Acurácia Descr.Funções Identif e Indicações Descr.Confiab Usabilidade Identif e Indicações Declar.Funcionalid Declar.Confiab Declar.Usabilid Outros Adequação Usabilidade Inteligibilidade Operacionalidade Completitude Identificações Eficiência Tempo Recursos Inteligibilidade Apreensibilidade Operacionalidade Conformidade Portabilidade Adaptabilidade Cap. Instalado

10 Etapa 2 - Preparação dos Dados Restrições: Estudo piloto Utilização de versões Demo (DataScope 5.1 e Polyanalist 4.5), limitando: Número de Produtos (224) (Aval. MEDE-PROS: ASSESPRO, SOFTEX, Particulares) Tempo de utilização da ferramenta (1 mês), Fundo dos gráficos; Auxílio de outras ferramentas: SPSS, Access.

11 Etapa 3 - Resultados : Qualidade dos Componentes

12 Etapa 3 - Resultados : Qualidade dos Componentes

13 Etapa 3 - Resultados : Qualidade das Características

14 Etapa 3 - Resultados : Qualidade das Características ISO/IEC 9241 Ergolist NBR NBR ISO/IEC 12119

15 Etapa 3 - Resultados : Relacionamentos Indicios: Um produto com uma boa documentação para o usuário, tende a ser melhor na Usabilidade da Interface Processo

16 Conclusão Data Mining é um auxílio para conhecer melhor a qualidade dos produtos; Trabalhos Futuros: Melhorias no Banco das Avaliações, a partir das observações com relação à estrutura e tabelas de parametrização; Reproduzir o trabalho incluindo todas as avaliações e aprofundando em mais detalhes; Difusão dos resultados, indicando em geral o que os produtores devem melhorar.

17 Centro de Pesquisas Renato Archer - (antigo CTI e ITI) Divisão de Qualificação em Software - DQS Regina Maria Thienne Colombo mail: regina.thienne telefone: (19) Rodovia Dom Pedro I, km 143,6 Campinas SP CEP Obrigada pela atenção!

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