データ操作

ソフトウェアメトリックは、ある程度の測定を含む多くのアクティビティを含む測定の標準です。ソフトウェア測定の成功は、収集および分析されるデータの品質にあります。

良いデータとは？

収集されたデータは、次の質問に対する答えを生成できる場合、良いデータとみなすことができます-

それらは正しいですか？-データは、メトリックの定義の正確なルールに従って収集された場合、正しいと見なすことができます。
それらは正確ですか？-精度とは、データと実際の値の差を指します。
それらは適切に正確ですか？-精度は、データの表現に必要な小数点以下の桁数を扱います。
一貫性はありますか？-測定デバイスごとに大きな違いがない場合、データは一貫していると見なすことができます。
特定のアクティビティまたは期間に関連付けられていますか？-データが特定のアクティビティまたは期間に関連付けられている場合、データで明確に指定する必要があります。
それらを複製できますか？-通常、調査、ケーススタディ、実験などの調査は、さまざまな状況下で頻繁に繰り返されます。したがって、データも簡単に複製できる必要があります。

測定目的のために収集されるデータは2種類あります-

データは、次の点に従って定義することができます-

データの収集には、人間の観察と報告が必要です。マネージャー、システムアナリスト、プログラマー、テスター、およびユーザーは、フォームに行データを記録する必要があります。正確かつ完全なデータを収集するには、それが重要です-

データ収集の計画には、いくつかのステップが含まれます-

データ収集計画は、プロジェクト計画の開始時に開始する必要があります。実際のデータ収集は、開発の多くの段階で行われます。

例-プロジェクト要員に関連する一部のデータは、プロジェクトの開始時に収集できますが、努力などの他のデータ収集は、プロジェクトの開始時に開始され、運用および保守を通じて継続されます。

ソフトウェアエンジニアリングでは、データをデータベースに保存し、データベース管理システム（DBMS）を使用してセットアップする必要があります。データベース構造の例を次の図に示します。このデータベースには、組織のさまざまな部門で働いているさまざまな従業員の詳細が格納されます。

上記の図では、各ボックスはデータベース内のテーブルであり、矢印はあるテーブルから別のテーブルへの多対1マッピングを示しています。マッピングは、データの論理的な一貫性を保持する制約を定義します。

データベースが設計され、データが入力されると、データ操作言語を使用して分析用のデータを抽出できます。