數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術對于軟件項目管理的應用.pdf

1、一直以來，如何提高項目的成功率被各行各業(yè)所關注，因此，項目管理也逐步地成為了一門獨立的管理學科。然而，再浩大的工程最終是需要使用工具來完成的，而什么工具才能幫助項目管理提高項目的成功率？
　　 近年來，數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）、聯(lián)機分析（Online Analytical Processing，OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）已經(jīng)在許多商業(yè)環(huán)境分析中發(fā)揮了出色的效用。數(shù)據(jù)倉庫作為數(shù)據(jù)的

2、集散地被廣泛使用，有效利用這份龐大的資源體成為當前各項研究的重點課題。
　　 本文以項目管理知識體系（Project Management Bode of Knowledge，PMBOK）為背景，對項目管理進行了的描述，除將管理過程中的9大管理領域、軟件項目管理活動節(jié)點以及節(jié)點上的產(chǎn)物詳細描述之外，還結(jié)合現(xiàn)實項目信息，利用數(shù)據(jù)倉庫存儲信息，開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘工具尋找項目中的知識——項目的意見。
　　 作者借鑒了企業(yè)資源管理系統(tǒng)

3、（Enterprise Resource Planning，ERP）中物料清單(Bill of Material，BOM)、工作中心（Workcentre）和工藝單(Routing)的概念建立項目管理數(shù)據(jù)倉庫，從候選方案中選擇最佳項目管理信息資源結(jié)構(gòu)的組織方式，并建立項目管理信息倉庫。之后，從累積多年的項目信息中篩選、轉(zhuǎn)化、加載具有代表價值的數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫，且形成一套完成的ETL獨立工具——SSIS_DM。
　　 建立信息數(shù)據(jù)

4、倉庫后，研究重點進入對數(shù)據(jù)挖掘算法的研究。在文本意見挖掘的思路基礎上研究并發(fā)展適合項目意見挖掘的算法，通過計算獲得軟件項目過程節(jié)點產(chǎn)物中的關鍵詞及其極性，幫助抽取項目觀念，即：SO-PAV算法（Project Artifact Valence，SO-PAV）。其中，對于特征選擇函數(shù)的比較與選擇都經(jīng)過了慎重地考慮，并使用事實數(shù)據(jù)加以實驗說明。另外，第六章開篇部分的挖掘引擎圖詳細地描述了挖掘工具的工作原理、相關算法以及結(jié)果判斷，直至預測分析