Discrétisation des attributs par entropie
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Dans le scénario actuel, les industries des technologies de l'information doivent lutter efficacement en termes de coût, de qualité, de service ou d'innovation pour survivre sur le marché mondial. En raison de la transformation rapide de la technologie, les industries du logiciel doivent gérer un grand nombre de données contenant des informations précieuses. La technique d'exploration de données permet de traiter efficacement ces informations cachées et de les appliquer à l'optimisation du code, à la prédiction des erreurs et à d'autres domaines qui modulent la nature du succès d...
Dans le scénario actuel, les industries des technologies de l'information doivent lutter efficacement en termes de coût, de qualité, de service ou d'innovation pour survivre sur le marché mondial. En raison de la transformation rapide de la technologie, les industries du logiciel doivent gérer un grand nombre de données contenant des informations précieuses. La technique d'exploration de données permet de traiter efficacement ces informations cachées et de les appliquer à l'optimisation du code, à la prédiction des erreurs et à d'autres domaines qui modulent la nature du succès des projets de logiciels. En outre, l'efficacité du produit développé dépend de la qualité du personnel du projet. La position de l'étude est donc d'explorer les potentiels du personnel de projet en termes de compétences et d'aptitudes et son influence sur la qualité du projet. L'objectif susmentionné est atteint en utilisant l'entropie pour la sélection des meilleurs attributs. Les connaissances cachées et précieuses découvertes dans les bases de données correspondantes serviront de base au système d'aide à la décision pour formuler des règles relatives à l'employé.
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