Estimación de variables en proyectos de desarrollo de software (PDS)

  1. Javier Aroba Páez 1
  2. Isabel Ramos Román 2
  3. Jose C. Riquelme Santos 2
  1. 1 Universidad de Huelva
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    Universidad de Huelva

    Huelva, España

    ROR https://ror.org/03a1kt624

  2. 2 Universidad de Sevilla
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    Universidad de Sevilla

    Sevilla, España

    ROR https://ror.org/03yxnpp24

Revista:
Revista de procesos y métricas de las tecnologías de la información

ISSN: 1886-4554

Año de publicación: 2004

Volumen: 1

Número: 2

Páginas: 3-12

Tipo: Artículo

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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.

Fuente de los datos: Dialnet