Projeto 6.12 Aplicação de Data Mining a Dados de Avaliação da
Propaganda
Programa Brasileiro de Qualidade e Produtividade Projeto 6.12 Aplicação de Data Mining a Dados de Avaliação da Qualidade de Produtos de Software Maria Teresa Villalobos Newton Roy Pampa Quispe Regina Maria Thienne Colombo Ana Cervigni Guerra Campinas, 1 de Agosto de 2003 CenPRA Centro de Pesquisas Renato Archer Conteúdo ✔ Objetivos ✔ Etapas - Resultados Alcançados ✔ Conclusão CenPRA Objetivos • • • Aplicar técnicas e ferramentas de análise semiautomática e inteligente a dados estruturados de Avaliação da Qualidade de Produtos de Software. Diagnosticar o estado de produtos de software avaliados no CenPRA segundo os componentes de produto de software e as características de qualidade, pela técnica de Data Mining. Visualizar e descrever a qualidade dos produtos sob um novo ponto de vista. CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 1 - Capacitação da Equipe ✔ Conhecimento da Técnica Data Mining (o Knowledge Discovery in Databases KDD), Niveis de Conhecimento: Evidente (SQL), Multidimensional (OLAP), Oculto (KDD), Profundo Funções do KDD: Classificação, Associação, Sumarização, Modelagem de Dependência, Segmentação. ✔ Ferramentas para Data Mining: Data Scope, Polyanalist (versões demo); Visualização dos dados, Relacionamentos, Modelagem (Clustering, Tendências, Regressão, Redes Neurais), Suporte à Decisão ✔ Revisão e estudo das características de qualidade sob o ponto de vista dos resultados observados. CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 1 - Capacitação da Equipe Tecnologia de Bases de Dados Aprendizagem de maquina Ciência da Informação Estatísticas Data Mining Visualização de dados Outras Disciplinas A tecnologia KDD confluência com múltiplas disciplinas como: Tecnologia de Bases de Dados, Aprendizagem de Base de Dados, Ciência da Informação, Estatística, Visualização, Redes Neurais, e outras. CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 1 - Capacitação da Equipe Tecnologia de Bases de Dados Aprendizagem de maquina Ciência da Informação Estatísticas Data Mining Visualização de dados Outras Disciplinas A tecnologia KDD confluência com múltiplas disciplinas como: Tecnologia de Bases de Dados, Aprendizagem de Base de Dados, Ciência da Informação, Estatística, Visualização, Redes Neurais, e outras. CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 1 - Capacitação da Equipe : Etapas do Data Mining E1 E2 S e leçã o D ad o s P ré-p ro ce ssa m en to T ra nsfo rm a çã o D ad o O b jetivo E3 D a ta M in in g D a d o s P ré-p ro c essa d o s E4 Inte rp retaç ão D a d o s T ransfo rm ad o s P ad rõ es C o n h ec im en to CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 2 - Preparação dos Dados • Revisão e Padronização da Estrutura das diferentes versões dos Métodos de Avaliação, em termos de: Componentes de Produto de Software Características de Qualidade Subcaracterísticas de Qualidade Escalas de Notas (0-100) • Revisão das Atribuições CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 2 - Preparação dos Dados : Estrutura Avaliação SOFTWARE Funcionalidade Adequação Acurácia Interoperabilidade Conformidade Segur Acesso Confiabilidade Maturidade Toler Falhas Recuperabilidade INTERFACE DE USUÁRIO Funcionalidade Adequação Acurácia Conformidade Usabilidade Inteligibilidade Apreensibilidade Operacionalidade DOCUMENTAÇÃO DO USUÁRIO Funcionalidade Adequação Compl.Funções Descr.Funções Acurácia Descr.Funções Identif e Indicações Descr.Confiab DESCRIÇÃO DO PRODUTO Completitude Identif e Indicações Declar.Funcionalid Declar.Confiab Declar.Usabilid Outros EMBALAGEM Funcionalidade Adequação Usabilidade Inteligibilidade Operacionalidade Completitude Identificações Usabilidade Eficiência Tempo Recursos Inteligibilidade Apreensibilidade Operacionalidade Conformidade Portabilidade Adaptabilidade Cap. Instalado CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 2 - Preparação dos Dados • Restrições: ✔ Estudo piloto ✔ Utilização de versões Demo (DataScope 5.1 e Polyanalist 4.5), limitando: Número de Produtos (224) (Aval. MEDE-PROS: ASSESPRO, SOFTEX, Particulares) Tempo de utilização da ferramenta (1 mês), Fundo dos gráficos; ✔ Auxílio de outras ferramentas: SPSS, Access. CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 3 - Resultados : Qualidade dos Componentes CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 3 - Resultados : Qualidade dos Componentes CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 3 - Resultados : Qualidade das Características CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 3 - Resultados : Qualidade das Características ISO/IEC 9241 Ergolist NBR 13596 NBR ISO/IEC 12119 CenPRA Etapas - Resultados Alcançados Etapa 3 - Resultados : Relacionamentos Indicios: Um produto com uma boa documentação para o usuário, tende a ser melhor na Usabilidade da Interface Processo CenPRA Conclusão •Data Mining é um auxílio para conhecer melhor a qualidade dos produtos; •Trabalhos Futuros: ✔ Melhorias no Banco das Avaliações, a partir das observações com relação à estrutura e tabelas de parametrização; ✔ Reproduzir o trabalho incluindo todas as avaliações e aprofundando em mais detalhes; ✔ Difusão dos resultados, indicando em geral o que os produtores devem melhorar. CenPRA Centro de Pesquisas Renato Archer - CenPRA (antigo CTI e ITI) Divisão de Qualificação em Software - DQS Regina Maria Thienne Colombo e-mail: [email protected] telefone: (19) 3746-6107 Rodovia Dom Pedro I, km 143,6 Campinas SP – CEP 13082-120 Obrigada pela atenção!
