Duomenų gavybos panaudojimas programinės įrangos klaidų analizei
Baigiamojo darbo tikslas - panaudoti duomenų gavybos technologijas analizuojant programinės įrangos klaidų atsiradimo priežastis, taip stengiantis sumažinti klaidų atsiradimo kiekį programiniame kode. Šiame darbe buvo išanalizuota UAB Exigen Lietuva įmonės veika, išanalizuotos domenų gavybos technologijos ir priemonės, pritaikyti duomenų gavybos metodai, X produkto (plačiau aprašomas pirmame skyriuje) surinktiems duomenims išvalyti, sutvarkyti ir išanalizuoti. Atlikus analizę paaiškėjo, jog klaidų kiekis priklauso nuo užduoties sudėtingumo, tačiau nustatyti tikslioms klaidų atsiradimo priežastims, įmonėje renkamų duomenų nepakanka, todėl buvo pasiūlyta į klaidos aprašymą įvesti du naujus laukus: klaidos priežastis ir klaidos tipas. Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, UAB Exigen Lietuva įmonės bei probleminės srities aprašymai, duomenų gavybos technologijų bei programinės įrangos aprašymai, produkto X analizė, išvados bei literatūros sąrašas. Darbo apimtis - 63 psl., 34 pav., 4 lentelės, 37 literatūros šaltiniai.
The purpose of master's final work is to use technologies of data mining for analyzing the reasons of making bugs to software and trying to reduce the amount of bugs in programming code. This master's final work analyses the work of the company UAB Exigen Lietuva and the technologies and implements of data mining. The methods of data mining were adjusted for to clean, put in order and analyze collected data of X product (which is described in the first chapter). After this analysis was performed, it emerged that most defects are created when tasks are more advanced, but to define real reasons of making bugs insufficiently of collected data in the office. Consequently the possible solution of the problem was suggested - to add two fields to the bug's description: bug's reason and bug's type. The master's final work is written in Lithuanian. It consists of 7 chapters: introduction; the descriptions of the office UAB Exigen Lietuva; the description of the problem; the descriptions of technologies of data mining and software; analysis of X product; conclusions and list of references. There are 63 pages of the text, 34 figures, 4 tables, 37 bibliographical sources.