Estimación de variables en proyectos de desarrollo de software (PDS)
- Javier Aroba Páez 1
- Isabel Ramos Román 2
- Jose C. Riquelme Santos 2
-
1
Universidad de Huelva
info
-
2
Universidad de Sevilla
info
ISSN: 1886-4554
Año de publicación: 2004
Volumen: 1
Número: 2
Páginas: 3-12
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Revista de procesos y métricas de las tecnologías de la información
Resumen
La aplicación de determinadas técnicas de Data Mining sobre bases de datos numéricas de proyectos de desarrollo de software (PDS), nos permite, entre otras cosas, obtener información cualitativa sobre la evolución del proyecto. Muchas de estas técnicas son descriptivas, como por ejemplo el clustering, por lo que no se tiene a priori capacidad de predicción de resultados (variables del proyecto) a partir de nuevos datos (atributos del proyecto) de PDS. Para estimar estas variables a partir de nuevos valores en los atributos, se proponen en esta investigación diversas técnicas, de forma que se puedan comparar los resultados obtenidos. El objetivo es comprobar si se pueden estimar las variables de un proyecto, a partir de una nueva serie de valores de atributos, sin tener que simular todo el proyecto, y con unos márgenes de error bajos.