Attributdiskretisierung durch Entropie
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Die IT-Branche muss in der heutigen Zeit in Bezug auf Kosten, Qualität, Service und Innovation um ihr Überleben auf dem globalen Markt kämpfen. Aufgrund des raschen technologischen Wandels muss die Softwarebranche eine große Menge an Daten verwalten, in denen wertvolle Informationen verborgen sind. Data-Mining-Techniken ermöglichen es, diese verborgenen Informationen effektiv zu verarbeiten, indem sie zur Code-Optimierung, zur Fehlervorhersage und in anderen Bereichen eingesetzt werden, die den Erfolg von Softwareprojekten beeinflussen. Darüber hinaus hängt die Effizienz des entwickelte...
Die IT-Branche muss in der heutigen Zeit in Bezug auf Kosten, Qualität, Service und Innovation um ihr Überleben auf dem globalen Markt kämpfen. Aufgrund des raschen technologischen Wandels muss die Softwarebranche eine große Menge an Daten verwalten, in denen wertvolle Informationen verborgen sind. Data-Mining-Techniken ermöglichen es, diese verborgenen Informationen effektiv zu verarbeiten, indem sie zur Code-Optimierung, zur Fehlervorhersage und in anderen Bereichen eingesetzt werden, die den Erfolg von Softwareprojekten beeinflussen. Darüber hinaus hängt die Effizienz des entwickelten Produkts auch von der Qualität des Projektpersonals ab. Ziel der Studie ist es daher, das Potenzial von Projektmitarbeitern in Bezug auf ihre Kompetenzen und Fähigkeiten und deren Einfluss auf die Projektqualität zu untersuchen. Das oben genannte Ziel wird mit Hilfe der Entropie für die Auswahl der besten Eigenschaften erreicht. Das verborgene und wertvolle Wissen, das in den entsprechenden Datenbanken entdeckt wird, dient als Grundlage für ein Entscheidungshilfesystem zur Formulierung von Regeln in Bezug auf die Mitarbeiter.
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