Projeto 6.12 Aplicação de Data Mining a Dados de Avaliação da

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!