基于大数据软件缺陷分析(6D)
大数据舆情技术缺陷与对策分析
大数据舆情技术缺陷与对策分析一、大数据舆情技术的缺陷1. 数据源不稳定大数据舆情技术的数据源主要包括社交媒体、新闻媒体、微博等，这些数据源不稳定性较大，内容的真实性和客观性难以保证。
一些恶意信息的传播以及一些虚假信息的产生可能导致数据源的不稳定。
这种不稳定性会影响大数据舆情技术对真实舆情的准确捕捉和分析。
2. 情感领域的理解不够深入大数据舆情技术在情感领域的理解还不够深入，无法准确捕捉用户对特定事件或话题的情感变化。
这可能导致大数据舆情技术对舆情的情感分析不够准确，给用户带来错误的情感信息。
3. 舆情信息的分析结果不够精准大数据舆情技术在舆情信息的分析过程中，往往会出现一些误差，导致分析结果不够精准。
这可能会给用户带来错误的舆情分析结果，影响用户对舆情的判断和决策。
4. 数据处理效率低下大数据舆情技术在处理庞大的数据量时，往往会出现数据处理效率低下的问题。
这可能会导致舆情数据分析的延迟，无法及时捕捉和分析最新的舆情信息。
二、对策分析1. 加强数据源的筛选和验证针对数据源不稳定的问题，应加强对数据源的筛选和验证工作，选择真实可靠的数据源，减少不稳定因素对大数据舆情技术的影响。
建立健全的数据验证机制，及时排除虚假信息和恶意信息。
3. 提高舆情信息的分析精准度针对舆情信息的分析结果不够精准的问题，可采用机器学习技术，不断优化大数据舆情技术的算法模型，提高舆情信息的分析精准度，减少误差。
建立健全的反馈机制，及时修正分析结果中的错误。
大数据舆情技术在实际应用中也存在一些缺陷，这些缺陷可能会对其准确性和可靠性产生影响。
为了提高大数据舆情技术的应用效果和性能，需要加强对数据源的筛选和验证、深入理解情感领域、提高舆情信息的分析精准度，以及提高数据处理效率。
只有这样，大数据舆情技术才能更好地发挥其在舆情监测和分析方面的作用。
基于软件测试的缺陷分析及度量方法
基于软件测试的缺陷分析及度量方法摘要：随着用户需求的不断增加，许多软件产品被开发出来。
为了满足用户的需求，在源代码中添加了许多新的接口和类。
然而，软件维护和代码重构的任务非常复杂。
因此，在源代码中找到缺陷并纠正这些缺陷是很重要的。
挑战在于开发工具和技术来自动提取错误信息。
最近，计算机科学家致力于使用静态分析技术从源代码中发现缺陷。
静态分析，也称为静态代码分析，是一种通过检查代码而不执行程序来完成计算机程序调试的方法。
通常，静态分析用于检查源代码文件是否存在问题和不一致。
关键词：软件缺陷数据；软件测试；缺陷分类；分析方法引言目前，软件测试是一种检验软件产品或阶段性工作成果的手段，通过它可以验证软件是否符合事先的需求定义、设计要求以及代码规范等。
不管测试的定义如何，它都只能证明软件存在缺陷，不能证明软件不存在缺陷。
测试与质量密不可分，我国的软件质量标准体系以GB/T25000系列为主，根据现代系统论的思想，结合国际标准相关经验和国内实践情况，将标准体系分为测试过程管理、测试技术、测试工具以及测试文档4个方面。
软件测试人员需要结合软件的具体特点选择测试方法和类型，选择的结果应该在软件测试计划中予以明确，并通过测评项目组评审认可。
1软件测试技术概述软件测试是指通过人工或自动的方式对软件系统进行运行或检测，根据所得的数据来判断并验证其是否满足相关的标准，同时对其偏差进行评价，并进行改进的过程。
软件测试的概念包含了以下几点核心内涵：第一，软件测试的方式包含人工测试和自动化测试；第二，软件测试的主要内容就是通过测试数据来验证产品是否满足设计指标或用户需求；第三，软件测试的最终目标是要发现软件缺陷，并对其进行完善，提高软件质量。
可见，软件测试是防止软件缺陷流入使用环节的重要手段，在软件工程中发挥着极为关键的作用。
2软件测试的缺陷分析及度量方法2.1缺陷检测方法缺陷检测的改良可以通过更精准的对缺陷进行分类，并且依据用户反馈进行调整改良。
IT行业的软件缺陷率数据分析报告
IT行业的软件缺陷率数据分析报告在当今数字化时代，软件已经渗透到我们生活的方方面面，成为现代社会的重要组成部分。
然而，由于软件开发的复杂性和技术难度，软件缺陷成为了IT行业的一大难题。
本文将从数据分析的角度，对IT行业的软件缺陷率进行深入研究，以期提供有价值的数据支持和分析结果。
数据收集和方法为了对IT行业的软件缺陷率进行分析，我们采用了以下数据收集方法：1. 定义指标：我们首先定义了软件缺陷率的概念，即在软件开发和维护过程中被发现和修复的缺陷数量与总代码行数的比率。
2. 数据源：我们从多个可靠的数据源收集了大量的软件缺陷率数据，包括开源软件项目、企业内部软件开发项目、IT服务公司的数据等。
3. 数据分析和统计方法：我们使用了统计学方法对收集到的数据进行了分析，包括描述性统计和推论统计。
此外，我们还使用了数据可视化工具，如图表和图形，来更直观地展现分析结果。
数据分析结果在进行数据分析后，我们得出了以下关键结果：1. 平均软件缺陷率：根据我们的研究，IT行业的软件缺陷率的平均值约为8%。
这意味着，平均而言，软件开发过程中会有约8%的代码存在缺陷。
2. 软件缺陷率的分布：软件缺陷率呈现一定的分布特征。
我们的数据显示，约70%的软件项目的缺陷率在5%至10%之间，而少部分项目的缺陷率超过了20%。
3. 软件缺陷率与项目规模的关系：我们发现，软件缺陷率与项目规模存在一定的关联性。
通常情况下，较大规模的软件项目往往具有更高的缺陷率，这可能与开发过程中的复杂性和人员配备有关。
4. 软件缺陷率的影响因素：我们进一步分析了软件缺陷率的影响因素，发现开发方法、工具选择、项目管理等因素对缺陷率有一定的影响。
以敏捷开发为例，相比于传统的瀑布模型，敏捷开发更容易及时发现和修复缺陷，从而降低了软件缺陷率。
数据分析报告的意义IT行业的软件缺陷率数据分析报告具有以下意义：1. 数据支持：通过数据分析，我们揭示了IT行业软件缺陷率的现状和特征，为开发人员、项目经理和决策者提供了基于数据的决策依据。
基于大数据的软件缺陷预测与修复研究
基于大数据的软件缺陷预测与修复研究随着软件应用范围的不断扩大和复杂化，软件缺陷问题逐渐成为影响软件质量和可靠性的重要因素。
传统的软件缺陷检测方法往往需要大量的人力和时间投入，而且存在检测精度不高的问题。
为了解决这个问题，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究得到了广泛的关注。
大数据技术的快速发展为软件缺陷预测与修复提供了新的机遇和挑战。
通过对大规模软件项目的历史数据进行分析，可以发现软件缺陷的潜在模式和规律，从而预测和修复潜在的软件缺陷。
以下是基于大数据的软件缺陷预测与修复研究的一些关键方向和方法。
首先，基于大数据的软件缺陷预测方法可以通过构建预测模型来准确预测软件缺陷的发生。
这些模型通常利用机器学习和数据挖掘技术，通过分析历史软件数据中的缺陷信息和其他相关因素，来预测未来软件缺陷的发生概率。
例如，可以利用大规模的软件项目历史数据，通过训练分类器来识别和预测软件缺陷的类型和发生概率。
其次，基于大数据的软件缺陷修复方法可以通过利用现有软件的历史缺陷修复经验，来快速定位和修复软件缺陷。
这种方法通常利用数据挖掘和统计分析技术，来分析并提取与软件缺陷修复相关的特征和模式。
例如，可以通过比较已修复软件缺陷的修复方案和未修复软件缺陷的特征，来找到潜在的缺陷修复策略。
此外，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究还可以结合其他相关领域的技术，进一步提高预测和修复的准确性和效率。
例如，可以利用自然语言处理技术分析软件文档和开发者的交流，来获取更多与软件缺陷相关的信息。
同时，可以利用云计算和分布式计算等技术，提高大规模软件项目的数据处理和计算效率。
然而，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究面临着一些挑战和问题。
首先，要准确预测软件缺陷需要大量的软件项目历史数据和高质量的标注信息，但这些数据往往难以获取并且耗费大量资源。
其次，软件缺陷的发生受多个因素的影响，如开发人员的经验、开发过程的复杂性等，如何准确把握这些因素并建立合适的模型也是一个挑战。
软件系统的缺陷报告
软件系统的缺陷报告1. 引言软件系统的缺陷是在开发和使用过程中常见的问题。
本文将分析软件系统的缺陷，并提供一些解决方案来应对这些问题。
2. 缺陷分类软件系统的缺陷可以分为以下几类：2.1 功能性缺陷功能性缺陷是指软件系统在设计阶段未能满足用户需求的问题。
例如，某款软件在用户界面上缺少某些功能按钮，导致用户无法完成特定操作。
2.2 易用性缺陷易用性缺陷是指软件系统在用户交互方面存在问题。
例如，软件系统的用户界面布局不合理，导致用户难以理解如何操作软件。
2.3 安全性缺陷安全性缺陷是指软件系统的漏洞可能被恶意用户利用的问题。
例如，某个网上支付系统存在安全漏洞，导致用户的个人信息和资金可能被盗取。
2.4 性能缺陷性能缺陷是指软件系统在运行时效率低下的问题。
例如，某个视频播放软件在处理高清视频时出现卡顿现象，影响用户观看体验。
3. 缺陷影响软件系统的缺陷可能会对用户和开发者产生不同的影响：3.1 用户影响软件系统的缺陷会影响用户的体验和满意度。
用户可能无法完成某些操作，或者在使用过程中遇到意外错误。
这会降低用户对软件的信任度，并可能导致用户流失。
3.2 开发者影响软件系统的缺陷也会对开发者造成困扰。
开发者需要花费额外的时间和精力来修复缺陷，从而延误软件的发布和升级。
此外，缺陷修复可能需要投入额外的资源和人力成本。
4. 缺陷解决方案针对软件系统的缺陷，我们可以采取以下解决方案：4.1 引入测试流程在软件开发过程中，引入严格的测试流程是防止缺陷出现的关键。
通过对软件进行各种测试，例如单元测试和综合测试，可以及早发现和修复潜在的问题。
4.2 用户反馈机制建立用户反馈机制可以帮助开发者及时了解用户遇到的问题和需求。
开发者可以根据用户反馈及时修复缺陷，并根据用户需求优化软件。
4.3 定期升级和维护软件系统的缺陷通常会随着时间的推移而出现。
因此，定期升级和维护是保持软件系统高质量的重要措施。
及时修复和优化软件，可以减少缺陷的出现和影响。
软件缺陷分析报告
软件缺陷分析报告1. 引言本文旨在对某软件的缺陷进行分析和评估，以便开发团队能够及时修复并改进软件质量。
通过对软件缺陷的详细分析，我们可以了解问题的根源，并提出相应的解决方案。
2. 背景在本节中，我们将介绍所分析的软件的背景信息。
包括软件的名称、版本号、主要功能等。
同时，我们还将说明本次分析的目的和重要性。
3. 缺陷发现在本节中，我们将详细列出我们在软件中发现的缺陷。
每个缺陷都将包括以下信息： - 缺陷编号 - 缺陷描述 - 缺陷严重性 - 缺陷优先级 - 缺陷状态4. 缺陷分类在本节中，我们将对所发现的缺陷进行分类。
根据缺陷的性质和影响程度，我们可以将其分为以下几类： - 功能性缺陷：涉及到软件功能的错误或缺失。
- 性能缺陷：与软件性能相关的问题，如响应时间慢、占用资源过多等。
- 安全性缺陷：涉及到软件安全性的漏洞，如未经授权的访问、数据泄露等。
- 兼容性缺陷：软件与不同平台或环境的兼容性问题。
- 可用性缺陷：软件的易用性问题，如界面不友好、操作复杂等。
5. 缺陷分析在本节中，我们将对每个发现的缺陷进行详细的分析。
我们将考虑缺陷的可能原因，并分析其对软件功能、性能、安全性等方面的影响。
6. 缺陷评估在本节中，我们将对每个缺陷进行评估，确定其严重性和优先级。
我们将使用标准评估指标来衡量缺陷的影响程度和紧急程度，以便开发团队能够优先处理重要的缺陷。
7. 解决方案在本节中，我们将提出解决每个缺陷的方案。
对于每个缺陷，我们将说明解决方案的具体步骤和预期效果。
我们还将考虑解决方案的可行性和成本效益。
8. 结论在本节中，我们将总结本文的主要内容，并强调对软件缺陷进行及时修复和改进的重要性。
我们还将提出一些建议，以便未来能够更好地处理和预防类似的软件缺陷。
9. 参考文献在本节中，我们将列出本文所参考的相关文献和资源。
以上是一份软件缺陷分析报告的基本结构和内容，通过对软件缺陷进行详细的分析和评估，开发团队将能够更好地了解问题并提出解决方案。
浅谈大数据的缺陷
浅谈大数据的缺陷在当今数字化的时代，大数据无疑是一个热门话题。
它在众多领域展现出了强大的力量，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
然而，就像任何事物都有两面性一样，大数据也并非完美无缺，它存在着一些不容忽视的缺陷。
首先，大数据的质量问题是一个关键挑战。
在海量的数据中，不可避免地会存在错误、缺失和重复的数据。
这些不准确或不完整的数据可能会导致分析结果的偏差，从而影响决策的正确性。
例如，在医疗领域，如果患者的病历数据存在错误，可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案。
其次，大数据存在隐私泄露的风险。
随着数据收集和存储的规模不断扩大，个人的隐私信息越来越容易受到威胁。
我们的购物习惯、浏览记录、社交活动等都可能被收集和分析，而这些数据一旦落入不法分子手中，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动。
此外，一些公司或机构在数据保护方面的措施可能不够完善，导致数据被黑客攻击或意外泄露。
再者，大数据可能会导致偏见和歧视。
由于数据是基于过去的行为和模式生成的，如果这些数据本身存在偏见，那么分析结果也可能会延续这种偏见。
比如，在招聘过程中，如果基于大数据的算法对某些特定群体存在偏见，可能会导致这些群体在就业机会上受到不公平的对待。
另外，大数据的分析和解释也并非总是准确无误。
虽然大数据可以提供大量的信息，但如何从这些海量的数据中提取有价值的洞察，并进行正确的解释，是一个复杂的问题。
有时候，人们可能会过度依赖数据，而忽略了一些无法量化的因素，从而做出错误的判断。
大数据还可能引发信息过载的问题。
过多的数据可能会让人们感到困惑和不知所措，难以筛选出真正有用的信息。
在面对海量的数据时，人们可能会花费大量的时间和精力来处理和理解，反而降低了工作效率。
而且，大数据技术的发展可能会加剧数字鸿沟。
那些拥有先进技术和资源的企业和地区能够更好地利用大数据，从而获得更多的优势，而一些技术落后或资源匮乏的地区和群体则可能被进一步边缘化，导致贫富差距和社会不公平的加剧。
基于数据驱动的软件缺陷检测技术研究
基于数据驱动的软件缺陷检测技术研究随着互联网的快速发展，软件技术也在不断更新升级。
然而，软件缺陷问题也随之而来。
缺陷会带来无数的问题，从消耗时间和金钱到对用户的影响，甚至可能导致损失和安全威胁等更严重的问题。
因此，开发出高质量的软件至关重要。
数据是软件开发中重要的组成部分。
数据驱动的软件开发以数据为中心，数据的收集、分析和利用成为了关键的环节。
软件缺陷检测技术也借助数据分析和挖掘实现自我改进和优化。
在过去，手工检测软件缺陷一直是主流方法。
但由于时间和成本的限制，手工检测的效率低下。
现在，数据驱动的软件缺陷检测技术成为了软件开发中的一个重要组成部分。
数据驱动的软件缺陷检测技术基于机器学习和数据挖掘技术，从软件的历史记录和源代码中学习，并应用预测模型预测出软件将来可能存在的缺陷。
这种方法需要大量的数据样本，通常需要数千或数万个缺陷报告。
这些缺陷报告被标记为“已处理”或“未处理”，并用于训练机器学习模型。
这个过程通称为“有监督学习”。
此外，还有一种无监督学习方法：通过聚类或关联规则挖掘未知的软件缺陷。
这种方法可以帮助发现潜在的软件缺陷模式和规律，但需要更多的数据采集和挖掘分析，因为未知的缺陷是无标签的。
数据驱动的软件缺陷检测技术不仅可以帮助开发人员找出已知的缺陷，还可以预测将来可能出现的缺陷。
这种预测可以帮助开发人员更好地管理软件开发，使其更加高效和优化。
同时，数据驱动的软件缺陷检测技术也具有一定的局限性。
例如，数据集可能不够完整，包含的缺陷类型不够多样化；训练过程中可能出现过拟合等问题。
因此，检测结果可能存在误差，需要开发人员进一步分析和验证。
为了更好地利用数据驱动的软件缺陷检测技术，我们需要做到以下几点。
首先，需要准确地定义问题和目标。
例如，需要检测的缺陷类型，需要预测的未来缺陷数量等等。
这些目标需要清晰明确，才能更好地开展后续的数据采集和分析工作。
其次，需要创造更全面和更准确的缺陷数据集。
这需要从软件历史记录中提取更多的信息，并通过机器学习和人工标注等方式进行数据整合和标签化。
基于大数据平台的表面缺陷分析系统功能的实现
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2020年第10期·139·文章编号：2095－6835（2020）10－0139－02基于大数据平台的表面缺陷分析系统功能的实现张晓琳，余威，曹来福，张国红，亢小敏（北京首钢股份有限公司，北京100000）摘要：带钢表面质量的控制是钢铁产品重要质量水平的体现，如何提升表面质量水平，减少表面问题成为各钢铁企业研究的重点。
在大数据时代，先进的大数据挖掘技术为工业制造提供了全新的智能支持[1]，经过表检仪中缺陷数据与表面图片的研究，结合表面缺陷分析的应用场景，依托大数据技术，建立一贯制过程质量控制系统表面缺陷分析功能。
关键词：分析系统；表面缺陷；缺陷分析；大数据中图分类号：TP311.13文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2020.10.062首钢股份公司全流程共20个机组，共10个表检仪，涵盖工序为热轧、冷轧，表检仪类型包括百事泰与康耐视。
首钢前期质量分析应用系统中只成功实现曲线和单值的展示与分析，为加强表面缺陷的系统应用，进行表面缺陷展示与分析，首钢一贯制过程质量控制系统的开发进行了大数据平台建设与应用系统功能建立，实现了首钢首次完成全流程表面缺陷分析功能。
1表面缺陷数据与图片的大数据平台存储大数据平台是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数据量大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术[1]。
为保证应用系统数据稳定，系统选择搭建大数据平台作为数据支持，通过数据采集将表面缺陷图片与缺陷数据由表检仪服务器进行采集，采用多线程技术，各产线数据采集相互独立，具有断点续传功能，大数据平台基于Hadoop 开源架构实现多源异构数据存储，满足缺陷图片、缺陷数据的存储需求，为系统提供稳定的表面数据与图片的数据支撑。
基于软件测试的缺陷分析及度量方法
基于软件测试的缺陷分析及度量方法计算机软件是由专业人员开发并长期维护的软件产品。
一套完美的软件产品离不开软件测试人员的支持，软件产品在长期运行中，不可避免会出现软件故障，阻碍产品正常使用，因此，在软件产品上线前，需软件测试人员进行一系列的测试工作，发现缺陷，并由开发人员及时修复。
为此，有必要做软件测试的缺陷进行分析和度量的研究，并最终形成测试报告，以便产品相关人员查阅，以作依据。
1 软件缺陷软件缺陷，是指计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的错误、隐藏的功能缺陷等。
缺陷的存在会导致软件产品在某种程度上不能满足使用者的需要。
在IEEE729-1983中对缺陷有一个标准的定义：从产品内部看，缺陷是软件产品开发或维护过程中存在的错误、毛病等各种问题；从产品外部看，缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。
一个完整的软件缺陷，主要的组成元素有：缺陷的编号、标题、基本信息、测试软硬件环境、测试软件版本、缺陷类型、严重程度、缺陷等级、复现步骤、实际结果描述、期望结果、截取缺陷的图像、备注信息等，确保每个缺陷是准确、清晰、简洁、完整、一致。
通过分析软件缺陷，可帮助公司获取更多的产品价值，主要有：分析测试活动工作量及输出价值、提供素材，供测试或开发过程进行改进、归纳统计，反映内在问题、帮助测试人员确定一个测试缺陷基线，方便未来测试目标的选定等。
也许，各个公司或测试人员对缺陷的分析理解都不一样，但大体方向都是为了以后工作做的更好，为我们最终的产品服务。
1.1 缺陷分类在测试过程中发现的缺陷，一般可分为如下几类，分别为：（1）代码错误：不满足需求、功能实现有误等；（2）设计缺陷：页面美观性、协调性、错别字等；（3）用户体验：对产品、项目的建议性意见等；（4）性能问题：性能测试时使用，如：网络延时、内存问题等；（5）安全问题：业务功能存在的安全问题；（6）接口问题：涉及有模块间数据传递时使用；（7）配置问题：由于提供的配置不当或者配置不能够满足实际要求而出现的问题。
基于大数据的静态软件缺陷预测方法研究
2020年第19期信息与电脑China Computer & Communication算法语言基于大数据的静态软件缺陷预测方法研究张 瑞 李学威（周口职业技术学院 信息工程学院，河南 周口 466000）摘 要：由于传统的预测方法，在进行静态软件缺陷预测时只能进行局部预测，因此预测峰值低。
基于此，本文提出基于大数据的静态软件缺陷预测方法研究。
该方法在引入峰值识别机制的基础上，通过大数据技术对原始预测数据进行处理，计算静态软件缺陷预测映射误差；计算静态软件缺陷预测峰值，实现静态软件缺陷全局预测。
实验结果表明，设计的预测方法预测峰值最高可达180.52gal，实验对照系统最高仅为121.45gal，设计的预测模型可以实现对静态软件缺陷的精准预测。
关键词：大数据；静态软件；缺陷预测；预测模型；全局预测中图分类号：TP311.53 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）19-043-02Research on Static Software Defect Prediction Method Based on Big DataZhang Rui, Li Xuewei(School of Information Engineering, Zhoukou Vocational and Technical College, Zhoukou Henan 466000, China) Abstract: Due to the traditional prediction method, only partial prediction can be made when static software defect prediction is performed, so the prediction peak value is low. Therefore, a static software defect prediction method based on big data is proposed. Introduce the peak recognition mechanism, process the original prediction data through big data technology, calculate the static software defect prediction mapping error; calculate the static software defect prediction peak value, and realize the global prediction of the static software defect. The experimental results show that the predicted peak value of the designed prediction method can reach up to 180.52gal, and the experimental control system is only 121.45gal. The designed prediction model can realize accurate prediction of static software defects.Key words: big data; static software; defect prediction; prediction model; global prediction０ 引言随着软件的功能越来越强大，设计过程也越来越复杂，在软件运行过程中很容易出现各种各样的问题，影响软件的正常运行[1]。
分析软件缺陷原因的三种方法
分析软件缺陷原因的三种方法当测试人员发现软件Bug，开发人员需要定位错误，分析缺陷原因，修复缺陷，改进过程并且预防缺陷再次发生。
分析软件缺陷原因有3种方法：比较法、假设法和分解法。
1.比较法所谓比较法，就是将出现Bug的软件系统与没有出现Bug的软件系统进行比较，二者间的差异往往就是引发Bug的原因。
比较的内容可以是代码文件、系统配置、数据库记录、操作步骤等等；比较时根据需要可以使用文本比对工具，也可以简单地列表比对。
通过比较，可以实现：•发现两个版本之间的所有变化。
•确定最近一个可以测试通过的好版本。
•把坏版本恢复到好版本，然后再次运行测试：如果获得通过，标志着此版本成为一个新的“好”版本；如果仍然失败，标志着这个版本成为一个新的“坏”版本。
•继续做出比较，直到你确定那些更改原因。
比较法几乎一定会成功的，因为你终究会恢复到可以正常运行能够通过测试的那个版本，也一定能分析出它与出错版本之间的差异。
当然这种做法也有不足，那就是它比较费时间，准备测试环境，确定好版本，分析好坏版本之间的差异等都需要花费大量时间。
2.假设法假设法是先假设一种最可能的Bug产生原因，然后再去验证你的假设，直到你的假设被验证是正确为止。
使用假设法有很大的限制条件，一般我们只会在满足下列情况下使用：•软件产品所处的领域和背景是你非常熟悉的；•以前开发或使用过类似的软件产品。
•提出的假设很容易得到验证。
3.分解法分解法是对于那种无法一次找出导致Bug产生的原因情况，可以将可能产生Bug的原因分解成两个或多个子原因，逐一进行验证，如果能够确认根本原因就结束分解，如果有些原因仍然不是根本原因就继续分解、继续验证。
示例：某系统文件查询失败的例子某系统在一些迁移文件夹里面的文件不能被搜索到。
一种可能性是，这些文件没有被索引；一种可能性是查询是不正确的。
通过查看日志，很容易检查出来索引已经做了；通过启用跟踪，明显发现查询使用了一个错误的文件夹ID。
缺陷分析总结报告（五篇材料）
缺陷分析总结报告（五篇材料）第一篇：缺陷分析总结报告软件缺陷A software bug occurs when one or more of the following five rules is true: 1.The software doesn't do something that the product specification says it should do.2.The software does something that the product specification says it shouldn't do.3.The software does something that the product specification doesn't mention.4.The software doesn't do something that the product specification doesn't mention but should.5.The software is difficult to understand, hard to use, slow, or in the software tester's eyes will be viewed by the end user as just plain not right.如果出现了下面的一种或多种情况，即说明软件中出现了缺陷：1软件没有实现产品说明书中指定的应该实现的功能2软件实现了产品说明书中指定的不应该实现的功能，即超出了产品说明书中指定的范围 3软件实现了产品说明书中没有提及的功能4软件没有实现产品说明书中没有提到但是他应该实现的功能5软件测试人员认为软件难于理解，不易使用，运行速度缓慢，或者最终用户认为软件不符合行业操作流程和规范，是明显不管理缺陷的第一步是定义缺陷。
软件缺陷的总结
软件缺陷的总结软件缺陷的总结软件是计算机系统中不可或缺的组成部分，它们实现了各种功能和任务，极大地提高了人们的工作效率和生活质量。
然而，软件在开发和使用过程中往往会出现各种缺陷，给用户带来不便和损失。
本文将对软件缺陷进行总结，分析其原因和后果，并探讨如何有效地解决和避免软件缺陷的问题。
首先，软件缺陷的原因可以归结为开发过程中的设计和编码错误，以及使用过程中的配置和环境问题。
在软件的设计和编码过程中，开发人员可能会出现思维局限、理解错误或者粗心大意等问题，导致软件中存在逻辑和功能上的缺陷。
此外，软件的配置和环境问题也会引发一系列的缺陷，比如不同操作系统、硬件和网络环境下的兼容性问题。
其次，软件缺陷的后果也是多种多样的。
首先，软件缺陷可能导致功能无法正常实现，从而影响用户的正常使用。
例如，一个电子邮件客户端的缺陷可能导致用户无法发送或接收邮件，严重影响工作和沟通效率。
此外，软件缺陷还可能引发安全漏洞，给用户的数据和隐私带来风险。
例如，一个网络浏览器的缺陷可能导致用户的个人信息被黑客利用，造成财产损失和个人隐私泄露的问题。
解决和避免软件缺陷是一个复杂而重要的任务。
在开发过程中，开发人员应该注重质量控制，遵循软件工程的规范和最佳实践。
例如，使用合适的开发方法和工具，进行严谨的代码审查和测试。
此外，软件的用户也可以通过及时的反馈和建议来帮助开发人员修复和改进缺陷。
对于使用过程中的缺陷，用户可以通过升级软件、更新配置和及时维护等方式来减少风险和影响。
除此之外，软件缺陷的解决还需要政府、行业组织和社区的共同努力。
政府可以制定相关法律和政策，推动软件安全和质量的标准化和监管。
行业组织可以制定行业标准和规范，协调各方的合作和交流。
社区可以建立开源软件项目和论坛，推动软件的共享和协作，减少重复劳动和质量问题。
总结起来，软件缺陷是一个常见的问题，给用户和开发人员带来了许多不便和损失。
软件缺陷的原因主要是开发和使用过程中的设计错误和配置问题，而其后果则涉及功能实现和安全风险等方面。
基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究
基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究随着互联网及其他信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中得到了广泛应用，特别是在软件工程领域中。
缺陷检测是软件工程中的重要环节，常常需要借助于大量的数据分析来确定软件中的可疑区域和故障点。
因此，基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究成为了当前软件工程领域的一个热点方向。
本文将对此进行探讨。
一、大数据分析在缺陷检测中的应用在软件工程中，缺陷检测是保证软件质量的重要环节。
传统的缺陷检测方法主要是依靠手工检测和代码审查。
这种方法需要大量的人力和时间，效率低下，且难以保证检测质量。
因此，越来越多的研究者开始探索利用大数据分析技术来优化缺陷检测流程。
大数据分析在缺陷检测中的应用主要有以下三种方式：1. 基于代码分析的缺陷检测：这种方式主要是基于代码静态分析来检测潜在的缺陷。
根据代码组成和结构来分析缺陷，常用的代码分析工具有PMD、FindBugs 等。
2. 基于测试用例的缺陷检测：这种方式主要是通过编写测试用例来检测软件中的缺陷。
测试用例可以随机生成或者手动编写，然后与软件进行交互测试并收集测试结果。
根据测试结果分析缺陷，挖掘可疑区域。
3. 基于版本迭代的缺陷检测：这种方式主要是通过对软件不同版本之间的差异进行分析，来判断软件的演化过程中是否产生了一些潜在的缺陷。
通过对软件版本之间的差异进行分析，可以发现软件中可能存在的潜在问题。
二、基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究基于大数据分析的缺陷检测预测模型是一种通过分析软件过程中产生的各种数据，来预测软件中可能存在的缺陷的方法。
该方法通过收集软件开发周期中的各种数据，如代码提交历史、Bug报告、测试用例执行结果等，然后通过数据挖掘和机器学习等方法，来构建缺陷预测模型，从而避免软件开发过程中的缺陷问题。
目前，基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究主要包括以下两个方向：1. 基于历史数据的缺陷预测：这种方法是通过对软件历史数据进行分析和建模，来预测软件即将出现的缺陷。
大数据开发技术中常见错误及解决方案分析
大数据开发技术中常见错误及解决方案分析在大数据开发技术中，常见错误及解决方案可以从以下几个方面进行分析：1.数据质量问题：数据质量问题是大数据开发中最常见的错误之一，例如数据丢失、重复、错误、格式不规范等。
解决方案可以采用数据清洗和数据校验的方法，包括使用ETL工具进行数据清洗、制定数据质量检查规则、采用自动化工具进行数据校验等。
2.资源利用不充分：在大数据开发中，由于数据量巨大，资源利用不充分的问题较为常见。
这可能是由于任务调度不合理、资源分配不当等原因导致的。
解决方案可以采用资源管理工具进行资源优化分配，根据任务的优先级和资源需求，合理分配集群资源，提高资源利用率。
3.任务超时：由于数据量大以及处理复杂，大数据开发中任务超时的问题比较常见。
任务超时可能是由于数据倾斜、算法复杂度高、集群资源不足等原因导致的。
解决方案可以采用优化算法、数据分片、增加集群资源等方式来解决任务超时的问题。
4.安全问题：5.数据模型设计问题：在大数据开发中，数据模型的设计是至关重要的，一个合理的数据模型可以提高数据处理效率。
常见的错误包括冗余数据、数据关联不当、数据类型选择不合理等。
解决方案可以采用数据建模工具，设计合理的数据模型，减少数据冗余，优化数据访问效率。
6.集群性能问题：由于数据量大，大数据开发中的集群性能问题比较普遍。
例如集群负载不均衡、节点故障导致的任务失败等。
解决方案可以采用集群监控工具，对集群资源进行实时监控，及时发现并解决性能问题，提高集群稳定性和可用性。
总之，大数据开发技术中常见的错误及解决方案分析，可以从数据质量、资源利用、任务超时、安全、数据模型设计和集群性能等方面来进行分析和解决。
通过合理的调优和优化，可以提高大数据处理的效率和可靠性。
软件缺陷分析与报告
软件缺陷分析与报告作为软件开发团队的一员，我们经常会遇到软件缺陷的问题。
在开发过程中，软件缺陷可能会导致程序运行出错，影响用户体验，甚至引发数据丢失等严重的后果。
因此，对软件缺陷进行及时的分析和报告是非常重要的。
一、缺陷分析的重要性1.1提高软件质量软件缺陷分析可以帮助我们及时发现和解决问题，提高软件的稳定性和可靠性。
通过深入分析缺陷产生的原因，我们可以找到解决方案，并在后续的开发过程中避免类似的问题出现。
1.2优化用户体验一个稳定、高效的软件对用户来说是至关重要的。
通过分析缺陷，我们可以了解用户在使用过程中遇到的问题，并在软件更新中进行相应的改进，从而提升用户的满意度和体验。
1.3节约资源通过对软件缺陷进行分析，我们可以及时发现和解决问题，避免缺陷因为延误而导致更大的问题，节约了解决问题所需的时间和资源。
二、缺陷分析的步骤2.1收集缺陷信息首先，我们需要收集软件缺陷的详细信息。
这包括用户报告的问题描述、软件运行的环境、出错时的截图或日志等。
通过收集全面的信息，我们可以更好地理解缺陷的性质和影响范围。
2.2重现缺陷在分析缺陷之前，我们需要先尝试重现缺陷。
通过复现缺陷，我们可以确保所分析的问题是可靠和可重现的，便于进行进一步的分析和解决。
2.3分析缺陷原因一旦缺陷重现成功，我们就需要进行缺陷原因的分析。
这包括分析软件设计、代码实现、环境配置等各方面的因素，找出导致缺陷出现的具体原因。
2.4确定解决方案在分析了缺陷的原因后，我们需要确定相应的解决方案。
这可能包括修改代码、优化算法、改进环境配置等。
我们应该仔细评估每个解决方案的可行性和风险，并选择最合适的方案来解决缺陷。
三、缺陷报告的重要性3.1传递信息缺陷报告是将缺陷信息传递给团队其他成员和相关利益者的重要方式。
一个清晰、准确的缺陷报告可以帮助其他开发人员理解问题，并一起合作解决。
3.2记录历史缺陷报告也是对软件问题的历史记录。
通过记录每个缺陷的详细信息和解决方案，我们可以在以后的开发过程中查阅，避免类似的问题再次发生。
基于大数据分析的企业数据漏洞挖掘与修复研究
基于大数据分析的企业数据漏洞挖掘与修复研究引言：在当今信息爆炸的时代，企业对于数据的重视程度越来越高。
然而，随着企业规模的不断扩大和技术的快速发展，数据安全问题也日益引起关注。
数据漏洞的存在给企业带来了不可忽视的风险，因此，基于大数据分析技术的企业数据漏洞挖掘与修复研究势在必行。
1.大数据在企业数据安全中的重要性大数据的兴起为企业数据安全带来了更多的挑战，但同时也提供了更多的解决方案。
大数据技术可以对企业的海量数据进行有效的分析和挖掘，发现潜在的数据漏洞，从而为修复提供支持。
2.企业数据漏洞的常见类型企业数据漏洞主要包括数据泄露、权限滥用、软件漏洞以及物理访问等。
大数据分析技术可以从多个维度对这些漏洞进行挖掘和分析，帮助企业更好地识别和修复数据漏洞。
3.基于大数据分析技术的企业数据漏洞挖掘方法（1）数据采集和清洗：企业需要收集并整理各种数据，包括用户行为数据、系统日志、网络数据等。
同时，对数据进行清洗和加工，准备好可供分析的数据集。
（2）数据挖掘和模型建立：通过使用大数据分析技术，如机器学习算法或深度学习算法，挖掘潜在的数据漏洞，并建立相应的模型。
这些模型可以用于检测和预测企业数据漏洞。
（3）数据可视化和分析：将挖掘到的数据漏洞进行可视化展示和分析，帮助企业更好地理解数据漏洞的来源和影响。
同时，可以利用可视化分析的结果为修复漏洞提供参考。
（4）问题修复和预防：根据数据分析的结果，企业需要及时修复已发现的数据漏洞，并采取相应的措施预防类似问题的再次发生。
4.案例分析：大数据分析在企业数据漏洞挖掘与修复中的应用以某银行为例，利用大数据分析技术挖掘数据漏洞。
银行通过收集客户的交易数据和在线行为日志，使用机器学习算法对异常行为进行检测，如大额跨行转账、频繁登录等。
通过可视化分析，银行分析了这些异常行为的发生规律和影响范围，并采取措施修复已发现的漏洞并防止类似事件再次发生。
5.挑战与机遇尽管基于大数据分析的企业数据漏洞挖掘与修复存在一些挑战，如数据隐私、数据集成等问题，但其也为企业带来了巨大的机遇。
软件的缺陷分析
软件的缺陷分析一、缺陷分析的作用软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。
其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。
需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。
软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。
但在软件中是不可能没有缺陷的。
即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。
如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定优秀的测试方案。
但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。
缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。
通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。
以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。
对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。
缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。
二、管理软件的缺陷分析不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。
首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。
因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。
预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。
在高级别的CMM 中就包含了缺陷分析活动。
缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。
软件的缺陷分析
软件的缺陷分析一、缺陷分析的作用软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。
其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。
需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。
软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。
但在软件中是不可能没有缺陷的。
即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。
如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定优秀的测试方案。
但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。
缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。
通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。
以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。
对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。
缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。
二、管理软件的缺陷分析不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。
首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。
因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。
预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。
在高级别的CMM 中就包含了缺陷分析活动。
缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。
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PMI授权的项目管理综合培训机构
Global Registered Education Provider
课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测
什么是大数据？数据挖掘？R语言在华尔街盛行?
大数据Big data、数据挖掘Data mining、R语言等在不同领域的应用越来越流行，比如：用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或
者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。
这些对软件和科技行业有什么作用？
在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。
从2000年开始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历
史、变更历史、代码本身。
通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。
如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人
员开拓视野。
我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。
这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和
预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。
我们一系列总共有3个课程，每个课程为2天，从最基础的统计、度量与分析开始，到最后利用一些大数据，Data mining的技巧，对一些实例做分析研究。
课程特点：
课程以实战为主理论为辅。
提供足够的参考资料给学员在课前后研究。
学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。
◆课程大纲：
◆课程一：度量与分析实战（2天）——基于大数据缺陷的分析统计
利用过去度量与分析的基础材料，加入一些新的元素，比如利用R的语言做分析和统计，收集现有公司的系统的度量，建立公司的度量库。
(注意：Data Mining 的分析前提是企业要有代码和缺陷的数据。
)
课程大纲：
第一天:
简单讲解整个大数据，缺陷分析的研究，度量与分析的基础理论；
进行互动练习：根本原因分析、鱼骨图、关联分析、度量目标的制定等，帮助学员确立与公司商业目标一致的完整度量目标。
第二天：
介绍统计的基础，包括不同假设检验、分析技巧；分享过程改进、PDCA的概念。
在安装了R程序和环境的基础上，利用目前最流行的统计的工具, R和开发环境, 对现有数据作基本分析、回归分析。
学习如何收集公司的度量数据或变更数据，我们会教授要如何才能收集有效数据，以帮助日后做统计。
R数据文件的结构，例如连接到MySQL
两天课程后学员可以学到：如何利用R 工具做基本统计和度量报告和如何自动化分析代码。
运行一些简单的R实例。
◆课程二：利用R做data mining和数据分析1/2 （2天）
在学员了解了R安装过程和环境的基础上，本课程主要利用一些小规模的数据，以案例的形式教授学员R语言和数据挖掘的不同方法。
第一天，
数据文件的结构，例如连接到NoSQL。
先进的R研发环境
利用现有数据（例如：多元回归）做一些数据的分析，介绍R的技术基础技巧：Association, Classification 和Pattern Recognition。
第二天，用R的工具，对公司现有数据作分析统计。
两天的课程可以让学员收获数据挖掘和分析的概念，利用技巧和建立模型做进一步分析。
◆课程三：利用R做data mining 2/2（2天）
在课程二的基础上，介绍数据挖掘的其他方法：神经网络neural network、deep net, visualization等，利用实际的分析程序包，教授数据分析的工具如何帮助做数据挖掘的大数据分析。
两天的课程后，学员可以了解更多大数据分析的技巧，不同的建模技巧，对准备数据的要求理解更深刻。
首席培训师—宋世杰（Edmond SUNG ）
Edmond 在 IT 和通信网络行业拥有超过 30 年的工作经
验，其中包括在 IT 项目，工程与市场等管理领域的丰富经验。
从2007年开始，为软件企业做各种形式的培训：CMMI 培训、
项目管理、软件工程、度量与分析等。
课堂形式以小组互动练习
为主，效果良好，获得学员的欢迎。
包括多家跨国公司，如惠普，
太阳计算机公司等。
Edmond 是经授权的 CMMI 高成熟度（包含开发、采购和
服务模型）主任评估师与培训师，至 2015 年，他已经为大陆与
香港超过 100 多个软件与 IT 公司提供过程评估与培训服务。
Edmond 获得软件工程硕士学位，机电电子工程学士学位。
其他相关专业资质：
● 美国 QAI 认证的CSQA 和CSTE
● 美国 ASQ 认证的六西格玛黑带与软件质量工程师
● 美国 PMI 的项目管理专业资格
● 国际 IRCA 认证的 ISO 9000:2000 审计员
● ISACA 的 CISA 认证
● 香港MHKIE, MIET 注册工程师
首席培训师—Kim Man Lui, Ph,D
拥有超过20年IT 行业经验，协助过国内外知名公司
提供IT 项目管理咨询和敏捷软件 开发工作。
客户包括Toppan Leefung Toppan Company, Dickson
Industrial Company, Kord PartyFavour Ltd, Marvel Web
Service Ltd 和华富财经。
除了成功为某公司成功实施IT 项目管理咨询外，还针
对怎样应用敏捷原理融合他们 已有的软件管理模式，怎样让公司领导认识到敏捷的成效，怎样管理敏捷带来的改变，怎样让队员快速接受改变，降低由此造成的内部混乱。
雷剑文博士多次在香港NowTV 电视台担任嘉宾主持讲解开放源软件。
培训师简介：
(注：日期和地点也可根据需求定制，了解更多资料请与我们联系)
睿志教学风格不同于其他公司， 咨询师的教学方法很灵活。
我最深的印象是咨询师着重把满足公司的商业目标作为重点，使我们对我们的责任有深入的理解。
咨询师很熟悉我们公司的业务，他们有很深的见解，希望能保持长期合作。
——章全，浙江中控
“非常感谢贵公司咨询师来捷迅协助我们实施高成熟度过程，他在此领域经验丰富，帮助我们的团队解决此前比较迷惑的高成熟度改进问题，还指导我们的团队如何纠正并妥善执行这些做法。
如今，我们的项目经理，以及测试组，开始对CMMI 高成熟需求有了清晰的认识。
还帮助我们回顾了所有2、3级成熟度的关键域。
进展令人满意，未来我将鼓励团队贯彻这个高成熟度改进过程。
——武汉捷迅信息技术
“培训的内容很实用，是我们需要的，比我预期的效果还更好。
”
——江苏某金融行业IT 企业 培训课程 培训日期 具体
时间 讲师
费用 /人 度量与分析实战 2016.2.20-2016.2.21（杭州） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,
Edmond SUNG
¥2000 利用R 做data mining 和数据分析 (1/2) 2016.3.19-2016.3.20（杭州） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,
Edmond SUNG
¥2000 利用R 做data mining (2/2) 2016.4. 9-2016.4.10（杭州）） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,
Edmond SUNG ¥2000
以往培训反馈：。