Nasze publikacje

Zastosowanie technik eksploracji danych do estymacji pracochłonności projektów informatycznych

Autor
Andrzej Kobyliński, Przemysław Pospieszny
Słowa kluczowe
eksploracja danych, data mining, algorytmy predykcyjne, zarządzanie projektami
informatycznymi, estymacja pracochłonności, szacowanie rozmiaru oprogramowania
Streszczenie

W dzisiejszym świecie opartym na wiedzy, informacja stanowi o przewadze kon- kurencyjnej i decyduje o szybkości adaptacji do wymagań rynku. W ostatnich latach techniki pozyskiwania wiedzy, takie jak eksploracja danych (ang. data mining), zna- lazły powszechne zastosowanie w różnorodnych dyscyplinach jako narzędzia wsparcia procesu decyzyjnego, dostarczając kluczowych informacji zarządczych. Są one wykorzystywane w szczególności do problematyki, gdzie występuje duża nie- pewność i prawdopodobieństwo zaistnienia niekorzystnych zjawisk. W odniesieniu do zarządzania projektami informatycznymi, techniki eksploracji danych umożliwiają szeroki zakres zastosowań, w tym przede wszystkim do rozwiązywania problemów po- jawiających sięw początkowych fazach przedsięwzięć informatycznych, a związanych z planowaniem zasobów niezbędnych do zakończenia projektu sukcesem. Celem tego artykułu jest przedstawienie możliwości zastosowania algorytmów data mining do estymacji pracochłonności inicjatyw informatycznych we wstępnych etapach realizacji projektów, gdy informacja o wytwarzanym produkcie końcowym jest niepełna. W pracy dokonano porównania dokładności szacunków otrzymanych przy pomocy trzech powszechnie uznawanych za efektywne technik predykcyjnych: ogólnych modeli liniowych, sieci neuronowych i drzew decyzyjnych CHAID. Omówiono możliwość wdrożenia tych technik w praktyce, jako narzędzi wsparcia decyzyjnego.

Pobierz artykuł
PDF
Nasze czasopismo "Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management" otrzymało za rok 2015 kategorię B z 8 punktami dla tomów drukowanych w języku polskim i angielskim.
Dołącz do nas!
Zapraszamy do pełnego uczestnictwa w ramach Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą.