Call for Papers

Software Analytics in komplexen Projekten ( Vortrag )

Verwertbares Wissen aus Daten über Software und Entwicklung

Referent: Prof. Dr. Rainer Koschke, Universität Bremen
Vortragsreihe: Software Engineering Management
Zeit: 01.12.16 11:45-12:25

Zielgruppe

Management

Themenbereiche

Test & Qualitätssicherung, Wartung, Pflege, Support, Software Engineering Management, Aus Forschung & Lehre

Schwerpunkt

Methode

Voraussetzungen

Grundlagenwissen

Kurzfassung

Hat die Einführung einer neuen Methode die Qualität verbessert? Welche Code-Teile sind besonders von Fehlern oder Änderungen betroffen und warum? Wie lange dauert die Bearbeitung die Behebung von Fehlern und wie hat sich das über die Zeit verändert? Diese Fragen stellen wir uns bei der Software-Entwicklung häufig, um Entscheidungen zur Verbesserung des Entwicklungsprozesses treffen zu können. Zumeist werden solche Fragen jedoch aus dem Bauch heraus beantwortet. Leider neigen wir Menschen zu Fehleinschätzungen. Im Entwicklungsprozess fallen jede Menge Daten an, die benutzt werden können, um solche Fragen fundiert zu beantworten. Sie stecken im Quelltext, Versionskontrollsystemen, in Issue-Trackern, aber auch in Mailing-Listen oder Chat-Logs. Software-Analytics ist die Wissenschaft zur Gewinnung von Daten über den Software-Entwicklungsprozess und deren Nutzung, um aus Daten verwertbares und fundiertes Wissen zu abzuleiten. Dieser Vortrag führt in Software-Analytics ein.

Gliederung

Dieser Vortrag beschreibt Techniken, Methoden und Werkzeuge des Software-Analytics. Folgende Fragen werden geklärt:

- Welche verwertbaren Daten fallen im Entwicklungsprozess an?
- Wie identifiziert man die relevanten Daten für eine gegebene Fragestellung?
- Wie können die Daten erhoben werden?
- Mit Hilfe welcher Data-Minining-Techniken lassen sich die Daten auswerten?
- Welche Werkzeuge gibt es für das Data-Mining?
- Wie können Daten sinnvoll visualisiert werden?
- Was sind die Chancen und Gefahren der (Mis)Interpretation?

Nutzen und Besonderheiten

Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen lernen wissenschaftlich fundierte empirische Methoden des Software-Analytics kennen, um relevante Zusammenhänge im Entwicklungsprozess erkennen zu können. Sie lernen Techniken des Repository-Mining kennen, mit deren Hilfe grundlegende Daten automatisiert gesammelt werden können. Sie werden mit dem frei verfügbaren Open-Source-Statistik-Tool R bekannt gemacht, mit dessen Hilfe man Data-Mining einfach und selbst durchführen kann.

Über den Referenten

Forscher in den Bereichen Software-Qualität, Architektur und Programmanalyse. Lehrender im Bereich Softwaretechnik.