Discretización de atributos por entropía
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En el escenario actual, las industrias de TI tienen que luchar eficazmente en términos de coste, calidad, servicio o innovación para subsistir en el mercado global. Debido a la rápida transformación de la tecnología, las industrias de software deben gestionar un gran conjunto de datos que contienen valiosa información oculta. La técnica de la minería de datos permite tratar eficazmente esta información oculta, que puede aplicarse a la optimización del código, la predicción de fallos y otros ámbitos que modulan el éxito de los proyectos de software. Además, la eficacia del produc...
En el escenario actual, las industrias de TI tienen que luchar eficazmente en términos de coste, calidad, servicio o innovación para subsistir en el mercado global. Debido a la rápida transformación de la tecnología, las industrias de software deben gestionar un gran conjunto de datos que contienen valiosa información oculta. La técnica de la minería de datos permite tratar eficazmente esta información oculta, que puede aplicarse a la optimización del código, la predicción de fallos y otros ámbitos que modulan el éxito de los proyectos de software. Además, la eficacia del producto desarrollado depende también de la calidad del personal del proyecto. Por lo tanto, el objetivo del estudio es explorar el potencial del personal del proyecto en términos de sus competencias y habilidades y su influencia en la calidad del proyecto. El objetivo mencionado se logra utilizando la entropía para la selección de los mejores atributos. Los conocimientos ocultos y valiosos descubiertos en las bases de datos relacionadas servirán de base al sistema de apoyo a la toma de decisiones para formular reglas relacionadas con el empleado.
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