Discretizzazione degli attributi mediante Entropia
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Nello scenario attuale, le industrie IT devono lottare efficacemente in termini di costi, qualità, servizio o innovazione per la loro sopravvivenza nel mercato globale. A causa della rapida trasformazione della tecnologia, le industrie del software devono gestire una grande quantità di dati che nascondono informazioni preziose. La tecnica del data mining consente di gestire efficacemente queste informazioni nascoste e può essere applicata all'ottimizzazione del codice, alla previsione dei guasti e ad altri ambiti che modulano il successo dei progetti software. Inoltre, l'efficienza del prod...
Nello scenario attuale, le industrie IT devono lottare efficacemente in termini di costi, qualità, servizio o innovazione per la loro sopravvivenza nel mercato globale. A causa della rapida trasformazione della tecnologia, le industrie del software devono gestire una grande quantità di dati che nascondono informazioni preziose. La tecnica del data mining consente di gestire efficacemente queste informazioni nascoste e può essere applicata all'ottimizzazione del codice, alla previsione dei guasti e ad altri ambiti che modulano il successo dei progetti software. Inoltre, l'efficienza del prodotto sviluppato dipende anche dalla qualità del personale del progetto. L'obiettivo dello studio è quindi quello di esplorare le potenzialità del personale di progetto in termini di competenze e abilità e la sua influenza sulla qualità del progetto. L'obiettivo sopra menzionato viene raggiunto utilizzando l'entropia per la selezione dei migliori attributi. La conoscenza nascosta e preziosa scoperta nei relativi database sarà la base del sistema di supporto alle decisioni per la formulazione di regole relative ai dipendenti.
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