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数据挖掘在软件测试管理平台中的应用的中期报告
一、研究背景和目的
软件测试管理平台是一款管理软件测试过程、协调软件测试资源、提高测试效率和测试质量的软件，它具有集成测试计划、测试用例、缺陷管理等测试管理功能。然而，测试管理平台在使用过程中存在着许多的问题，如测试过程质量低下、测试计划执行不及时、缺陷管理不规范等。因此，本次研究旨在通过数据挖掘技术分析测试管理平台数据，发现其中存在的问题，并提出有效的解决方案，以提高软件测试管理平台的质量和效率。
二、研究方法
本次研究采用数据挖掘技术对软件测试管理平台的数据进行分析，通过数据预处理、数据挖掘和模型评估等步骤，发现测试管理平台数据中存在的问题。具体研究步骤如下：
1.数据预处理：清洗数据、处理缺失值和异常值等。
2.数据挖掘：采用聚类分析、关联分析和分类分析等方法对数据进行分析，发现测试管理平台中存在的问题。
3.模型评估：对聚类分析、关联分析和分类分析模型进行评估，重点关注模型精度、效率和可解释性等方面的指标。
三、研究进展
目前，本次研究已完成了数据预处理和数据挖掘的步骤。具体进展如下：
1.数据预处理：采用Python语言对测试管理平台的数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。预处理后的数据量为1000条。
2.数据挖掘：采用Weka软件对处理后的数据进行聚类分析、关联分析和分类分析等。经过数据挖掘，发现测试管理平台中存在的问题包括测试计划执行不及时、测试用例质量差、缺陷管理不规范等。
三、研究意义和展望
本次研究旨在通过数据挖掘技术对软件测试管理平台的数据进行分析，发现其中存在的问题，并提出有效的解决方案。通过研究成果，可以为软件测试管理平台的质量和效率提升提供指导和建议，为企业的软件测试管理工作提供参考。未来，本研究将继续完善数据挖掘模型，提高模型预测精度，探索更为有效的解决方案，以更好地促进软件测试管理平台的发展和创新。