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摘要：本文从在软件工程中应用数据挖掘技术的重要意义展开分析，并以此为依据，提出数据挖掘技术在软件工程中的发展、挖掘信息、挖掘软件漏洞、挖掘软件执行记录、挖掘开源软件代码的有效应用路径，旨在相关技术工作人员有效应用数据挖掘技术，从根本上保证软件工程的高效性与合理性，进而促进软件工程的可持续发展。
关键词：数据挖掘技术；软件工程；软件执行记录；软件漏洞
目前，我国的科技技术得到了飞速的发展，软件技术也逐渐应用于各个领域当中，但从实际的可控性进行分析，其应用效果还不够显著。在实际的运用过程中，会形成规模较大的数据。而数据作为中价值性较高的资源，能够推动各个领域的经济发展。因此，在软件开发企业内部，有效的应用数据挖掘技术，能够进一步提高数据资源的应用效果，还能够在发生故障时及时处理，进一步提高时效性。
1 数据挖掘技术的概述
1.1 挖掘技术的含义
目前，我国已经进入信息化时代，信息系统已经被广泛应用于人们的各项工作及生活中，人们日常的数据信息量逐渐增加，若不及时对此类数据信息进行合理分类，将较大程度上限制我国社会的发展[2]。数据挖掘技术的主要功能即是将此类数据信息进行合理分类，而后进行重新编辑。与此同时，现代软件工程所要涉及的数据信息相对较多，此现象也对数据挖掘技术提出了较高要求，数据挖掘技术必须及时在相关数据库内找到有价值的数据信息，才能保证软件工程实现稳定发展。因此，在未来的软件工程中，数据挖掘技术能够起到较为关键的作用。在数据库的各项技术中，数据挖掘技术为其中较为先进的技术，同时，在数据库的发展过程中，数据挖掘技术已经在其中占据主要位置。数据挖掘技术本身具备高效及准确等特质，能够对信息形成较为系统的编辑及处理，使数据信息的应用价值及实际意义得到提高，但数据挖掘技术的应用过程较为复杂，是现代数据信息处理技术中较为高深且繁琐的处理基础，因此相关人员必须不断对自身专业技能及理论知识进行强化，以便于数据挖掘技术能够被更好地应用于实际操作中[3]。
1.2 数据挖掘技术的运作流程
相比较于数据信息处理技术，数据挖掘技术主要被分为4个阶段，分别为模式评估、数据挖掘、数据处理以及知识表示。在具体的操作过程中，相关工作人员应及时按照系统要求对数据内容进行采集，明确数据挖掘技术的具体应用，例如：数据抽取能够在大量数据信息中抽取工作人员想要获取的相关信息，而数据清洗能够及时将原有出现破损的信息进行还原及修复，在工作人员明确此次数据挖掘的目标后，可对想要的数据进行挖掘算法处理，如此将有效提高数据获取的质量及效率[4]。
1.3 数据挖掘技术的应用范围
在银行、交通等需要大数据量的区域，都已经开始应用数据挖掘技术，此区域应用数据挖掘技术的主要目的在于实现对客户的有效分类及对营销手段的合理分析，在进行以上工作期间，对数据挖掘技术进行应用，将实现工作效率及准确性的提高，进而实现区域效益的增加。同时，金融企业也将数据挖掘技术广泛应用于企业内部各项工作中，此类企业每天所涉及到的数据信息相对较多，利用数据挖掘技术，能够对企业内部客户信息进行及时整理，提高企业内部工作效率，使企业运行风险能够得到较大程度的降低。与此同时，在许多军事、互联网领域中，数据挖掘技术也起到了较为关键的作用。
2 软件工程中数据挖掘技术的应用
2.1 软件工程中数据挖掘技术的发展
数据挖掘技术在建立初期主要以数據库作为发展基础，但随着数据挖掘技术的不断发展，现如今，此技术已经由传统的理论模式转换到了实际应用中[5]。软件工程能够根据客户的需求、不同项目的资金及任务对产品进行研发。
传统的工程软件开发过程较为繁琐，但近几年，我国工程软件开发逐渐崛起，并取得了较大成绩，同时，此工程软件具备较强的实用性，能够广泛应用于我国各项工作领域中。而在软件工程中，数据挖掘技术主要对其数据库信息进行更为深层的挖掘，由此可见，数据挖掘技术在软件工程的发展过程中起到了较为关键的作用。
2.2 信息挖掘
软件工程能够对信息的挖掘实施有效掌控，并且其应用的范围也较为广泛。软件在开发期间所要涉及到的信息相对较多，而软件工程版本能够对相关信息进行统一，保证软件在开发过程中其相关信息能够实现同步更新，使软件开发的质量得到有效保证，使项目任务能够较为顺利地完成。目前，数据挖掘内容中，已经包含软件开发更改的数据信息，相关技术人员能够较为准确地区分軟件内部结构，同时，相关技术人员可将此优势进行充分利用，以便于在今后的工作过程中更为快速且准确地找到软件内部问题，并对其进行有效解决，进而实现对软件任务的高效完成[6]。
3 软件工程开展过程中的应用数据挖掘技术
应用数据挖掘技术的分类根据不同技术间的应用方向而定，由实际工作着手展开分析，首先需分析模型，根据模型中存在的规律进行粗略归类，同时将重要数据加以记录，保障相关数据准确的同时方便后续工作有效开展。后续数据挖掘过程中可针对粗略分类展开更为细节化的分类工作，将数据信息更为细致地分类。但需要注意的是，此类分类过程中所应用的聚类划分方法为不可预测的，学习方法亦具备无指导性质。就整体数据挖掘技术展开分析，此类技术间所使用方法不同，分类方面亦有差异性。但相同点在于，此类数据挖掘技术的运用方法，即挖掘技术中庞大数据间的联系能够起到较为重要的作用。运用类比方法分析，可将其与软件工程中的代码克隆类比，二者较为相似。软件工程中的数据检索功能可使工作展开较为便利，有效提升工作效率同时实现对数据的精确定位，此类工作方式即可视为数据挖掘方式。就整体工作过程而言，立足宏观角度分析可发现，工作过程中所包括的信息录入、查找与对应数据分析、数据群分析等技术皆可视为实现数据挖掘功能的对应程序。将数据录入过程作为分析单位，可发现其录入过程本身即为将软件工程所整理的数据实现录入，将系统所需数据录入至系统中。
4 数据挖掘技术未来前景展望
立足当代视角展开分析，现阶段软件工程中数据挖掘技术主要依靠数据库。无论何种搜索技术，皆需依靠数据库中的对应数据及搜索功能实现。但不同数据库间所具备的差异性将会对搜索与数据挖掘造成一定影响，存在机遇的同时亦可视为发展中所出现的挑战。软件工程数据作为较为实质化且学习难度较高的学科，运用较为复杂，一旦切实应用将会对现阶段技术提供较大帮助，使对应方面不断进步。软件工程开发将会不断向创新模式方面发展，不断优化系统，实现智能化挖掘、处理的同时使技术能够切实发展。但问题亦随之存在。如就现阶段情况展开衍生分析，软件工程代码撰写常出现数据处理问题与工程代码冲突，使工作效率降低。未来发展模式下如果不能切实解决此类问题，不仅影响工作效率、工作开展成果，更影响对应工作的发展。
5 结语
综上所述，软件工程在发展过程中所要涉及的内容较为繁琐，因此其发展过程也相对艰难，与此同时可看出，在软件工程中数据挖掘技术的重要性，数据挖掘技术能够有效满足现代人们对于软件工程的需求，使软件工程能够实现稳定且持续发展。近几年，随着我国信息技术的不断发展，数据挖掘技术也得到创新及完善，此类技术使人们传统获取信息的形式得到较大程度的改变，并且实现软件工程系统的优化，使软件工程朝向更为稳定的目标发展。
参考文献
[1]龙艳.分析数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].科技风，2019（02）：83.
[2]梅拥军.软件工程中数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程，2019（01）：141.
[3]王应邦，孔春丽.论软件工程中数据挖掘技术的应用[J].农家参谋，2018（18）：226.