基于数据仓库的软件质量控制研究与实践的开题报告一、研究背景及意义在软件开发过程中，保证软件质量一直是开发者们在追求的目标。软件质量控制通常包括了代码审查、自动化测试等多种方法，其中数据仓库技术能够帮助开发者更好地把握和提高软件质量大幅度的提高软件研发的效率和质量。然而，目前在软件质量控制过程中所涉及到的数据分析与挖掘技术较少，同时涉及到数据仓库的软件质量控制也较少。因此，在这种背景下研究和探讨基于数据仓库的软件质量控制从实践与理论两个层面，对完善软件质量控制方法，提高软件开发效率和质量有着十分重要的实践意义。二、研究内容与目标本课题旨在通过建立一个基于数据仓库的软件质量控制框架，全方面探究数据仓库技术在软件质量监控上的应用价值。本文拟从以下几个方面展开研究：1、调研与分析现有的软件质量控制方法，比较它们之间的差异和优缺点，为基于数据仓库的软件质量控制打下基础。2、研究基于数据仓库的软件质量控制框架和系统的设计和实现，将数据仓库技术融合到软件质量控制中来，使其更加高效、可靠。3、通过构建数据挖掘模型，利用数据挖掘技术对软件质量进行分析和预测，为开发者们提供一定量的依据，同时也使软件质量控制方法得到了升级和提高。三、研究方法本研究将采用实验研究方法，将软件质量控制方法和数据仓库技术相结合，构建基于数据仓库的软件质量控制系统，建立相关的数据挖掘算法和模型，以实际数据为输入，对软件质量进行量化分析和预测。四、研究方案本研究将通过以下具体步骤实施：1、调研现有的软件质量控制方法，对比分析常用的软件质量控制方法的优缺点，选择适合数据仓库技术集成的软件质量控制方法。2、设计和实现基于数据仓库的软件质量控制系统，包含软件质量数据采集、数据仓库构建、数据挖掘建模、软件质量预测等功能。3、采集软件质量数据，建立软件质量数据仓库，为基于数据仓库的软件质量控制提供数据基础。4、选择合适的数据挖掘算法，根据软件质量数据仓库建立相应的数据挖掘模型，并对软件质量数据进行量化分析、预测和优化。五、预期成果本研究旨在通过基于数据仓库的软件质量控制，提高软件质量，提高软件开发效率和质量。预期的成果包括：1、构建一个基于数据仓库技术的软件质量控制方法，集成了数据采集、数据仓库构建、数据挖掘建模、软件质量预测等多个功能。2、基于数据仓库技术的软件质量控制系统，能够自动化地收集、存储、分析和预测软件质量数据。3、根据数据挖掘模型，为软件开发者提供数量化的软件质量分析和预测依据，促进软件质量的提高。4、通过实际的应用案例测试，验证基于数据仓库的软件质量控制方法和系统的可行性和有效性。六、研究计划本研究拟于2021年5月开始，2021年12月完成。具体计划如下：1、2021年5月-6月：调研软件质量控制现有方法，确定基于数据仓库技术的软件质量控制方法。2、2021年7月-8月：数据采集、数据仓库构建。3、2021年9月-10月：数据挖掘模型建立和验证。4、2021年11月：系统测试、性能优化和完善。5、2021年12月：完成论文撰写和答辩。