在软件工程中，软件技术一般具有明显的复杂性和系统化特征，因此数据挖掘技术的应用具有关键的现实意义，可以为软件开发带来可靠支持。根据目前的发展现状来看，数据挖掘技术虽然经过了多年的发展，但仍然不够成熟，这也需要学者们进行深入研究，在提高数据挖掘技术应用率的同时推动数据挖掘技术的快速发展，也不断探索数据挖掘技术的创新路径。
1.浅谈数据挖掘技术应用于软件工程的优势
1.1数据信息正确录入
数据挖掘技术的运算水平非常高，常规数据信息系统在运算过程中往往会需要较高的时间成本，并且部分情况下也可能由于数据处理量过高导致运算系统崩溃等问题。而数据挖掘技术的应用则可以有效避免这一问题，运算效率更高的同时在运算期间也能够进一步规避数据丢失或运算混乱等问题，加强数据处理的整体效果。对于大规模数据的运算来说，一些垃圾数据并没有利用价值，但可能会存储于数据处理系统中影响系统运作效率，数据挖掘技术的应用也可以将这些垃圾数据进行处理，将具有价值的信息录入到系统中。
1.2有效改善数据运算的效率与质量
对于数据挖掘技术来说，数据转换也是最主要的优势之一，能够将混乱的数据信息进行整合处理，成为使用形式，而这些混乱的信息也可以在整合之后进行合理利用。杂数据挖掘过程中，可以自动选择合理的分析模式，针对模糊数据进行及时处理，使最后的数据结果能够全面利用。结合获取到的数据，从不同方向着手考查数据的真实性和价值，将真实地数据进行整合，让数据可读化，也就是将分析结果作为全新的知识以供参考。数据分析过程一般较为烦琐，需要对不同过程进行多次验证，才能获取真实的运算结果，而数据挖掘技术在软件工程中的有效应用则可以全面改善数据运算的效率与质量。
2软件工程数据挖掘技术现阶段存在的问题分析
2.1现有软件工程数据具有复杂性特征
与软件工程数据挖掘技术的应用现状进行结合分析时，发现在实践中软件工程项目的数据会涉及到两个方面的内容，其一就是结构化数据，其二则非结构化的数据。结构化数据在提出以及具体应用中，其主要是指版本信息、缺陷报告等相关内容，而结构化数据在实践中则主要是指各种不同类型的文档、数据代码等相关内容。这两种不同类型的数据在实际应用中，大多数情况下都是不能够使用同一种算法进行计算和分析。两者之间具有密切的联系，比如在现有的缺陷报告当中，由于该报告当中的缺陷代码段具有非常重要的影响和作用，但是其自身属于结构化数据当中的内容，同时也可将其纳入到非结构化数据的范围之内。由此可以看出，缺陷报告在整个软件工程数据挖掘技术的实际应用中具有非常重要的影响和作用。
2.2非传统分析存在严重的局限性
数据挖掘工作在具体开展中，数据信息的转化在其中具有非常重要的影响和作用，可以从根本上实现对数据的有效传达，最大限度保证整个信息数据在实践中可以实现有效的共享，保证信息数据的整体利用率能够在实践中得到有效提升。过去的工作项目在具体开展中，其自身可以实现信息数据挖掘的方法很多，这些方法在提出以及具体应用中，一般情况下都是直接通过文字或者是图表的不同方式来进行表达。从现实角度出发对其进行分析，不难看出软件的开发商对于各种不同类型的数据信息本身就具有非常高的需求。这种具有单一式特征的信息统计方式在提出以及具体应用中，根本无法满足现实要求，为了从根本上保证软件开发工作在实践中的有效落实，提高软件开发的整体效率和质量，必须要结合现实要求，对其中涉及到的各种不同类型信息数据内容等进行客观的分析，同时还要与相关案例、系统缺陷等进行有效结合。这样不仅可以从根本上保证现有数据信息使用功能的有效提升，而且还可以从根本上实现对现有知识信息内容的不断更新和强化，最大限度保证数据挖掘的真实性、及时性和有效性。
3数据挖掘技术在软件工程中的应用分析
3.1软件版本信息挖掘
在软件工程中，软件版本信息挖掘管理是关键工作内容，当前，几乎所有企业都会使用版本控制系统维护软件，保证团队成员得到一致代码。在大型软件开发团队中，软件版本信息管理具有复杂性，每次更新都有可能产生代码管理混乱问题。应用数据挖掘技术，可以有效挖掘软件变更历史信息，通过对比分析大量代码，可以对各个版本、模块之间内部联系予以确认，在保证代码融合效率基础上，可以避免漏洞问题产生。
3.2软件执行记录挖掘
利用数据挖掘技术挖掘软件执行记录，可以对程序进行全面分析，利用程序预定安装路径，可以挖掘运行数据信息，利用科学算法，可以对软件运行是否符合预期进行判断。在执行记录挖掘工作开展中，需要全面查询安装路径，逆向建模处理数据结构，以对软件开展维护工作、检测工作，让软件运行存在的漏洞问题得到提前发现，让软件运行稳定性得到保证。与此同时，需要全面分析安装系统，利用系统、软件数据接口访问系统，可以挖掘相应软件信息，并提取运行需要数据信息。
3.3检测漏洞
在软件工程中，利用数据挖掘技术可以对软件漏洞进行有效检测，以提升数据信息稳定性、安全性，在错误造成严重后果之前修复漏洞。通常情况下，在技术应用中，首先，应结合软件特点进行合理调整，在用户基本需求得到满足的前提条件下，可以对软件测评方式进行科学确认；其次，应利用此测评方式，对软件数据错误进行排查、修复，以完成数据加密工作、保护工作。值得注意的是，针对软件所需后台信息，还应开展处理工作，对后台冗余数据进行定期清除，针对长时间运行出现数据，应对其进行过滤处理，针对必要关键信息，应对其予以保留，让软件运行稳定性、安全性得到保证。在建模工作中，应结合数据信息大小情况、特性对数据模型进行合理选择、对比验证，让信息真实性、安全性得到保证。除此之外，应针对软件多种用途，结合项目需要，对数据挖掘方式进行科学选择，对多种数据信息进行比较分析，保证软件可以为用户带来最佳体验。
结语：
在大数据分析领域中，数据挖掘是一项新兴的概念，数据挖掘的关键便是针对数据量大且价值密度低的数据进行高效分析，从中提取出具有应用价值和研究价值的信息数据，从而进一步提高数据的应用率。软件工程经历了多年的发展，在软件开发与项目管理等方面也面临着数据分析的问题，如漏洞分析和源代码管理等。软件在长时间运作之下不断累积数据，但数据量越来越大的同时传统的处理手段无法实现全面处理，所以数据挖掘技术在软件工程中的有效应用成为当下研究的重点方向。
参考文献：
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