大数据在计算机软件工程中的应用

大数据在计算机软件工程中的应用

李彦佑

内蒙古日报社内蒙古呼和浩特市010040

摘要：在新时期下,科学技术形态的多元化显著,诸多新技术在人们日常生活及工作中得到了广泛应用。基于大数据时代角度,大数据的海量存储空间特点显著,不仅有助于社会发展效率的提升,而且也可以对企业人力资源投入进行控制,确保企业经济效益的稳步提升。与此同时,计算机技术在政府、企业等商业组织的工作当中也发挥着不可比拟的作用和优势,同时,计算机技术可以为有关人员研发各种App提供极大的便捷,不断增长其商业价值。基于此,要想将计算机软件技术在大数据时代中的作用充分展现出来,必须注重计算机软件技术的开发及应用。

关键词：计算机软件工程；大数据技术；应用

引言

在大数据时代，数据已经成为人们生产和生活不可或缺的重要资源。如何有效地利用和管理这些数据，成为一个需要解决的问题。计算机软件技术作为一种可以自动化处理大规模数据的工具，在大数据时代的应用变得越来越广泛。计算机软件技术可以通过算法和模型等手段，对大规模数据进行处理和分析，从而发掘出其中的规律和关联性。

1大数据与计算机软件工程的特点

（1）聚类法。计算机软件工程进行数据分析挖掘时，为保证数据挖掘分析工作开展的有效性，应当基于聚类法的数据分析方案，进而对目标数据信息进行分类，避免由于相似数据源的问题出现，对后续数据分析挖掘工作产生一定的不利影响。鉴于不同数据类型的差异，在数据分析阶段，应当采取针对有效的分析方法，如常用的网络分析法、模型分析法、划分法等。（2）关联法。关联法进行分析处理时，必须严格执行数据分析挖掘的工作要求，才可发挥出关联法的应用优势与作用。基于关联法的运行原理分析可知，在实际数据分析处理时，主要通过分析数据信息之前的关联性，进而挖掘出数据潜在的价值。工作人员进行计算机软件工程开发时，为得到海量数据信息中潜在的关键要素，则可以灵活运用关联法，实现对海量数据信息的分析处理。（2）分类法。计算机软件工程执行相关程序时，为实现对软件系统生成数据信息的有效分析处理，为后续的项目开发提供依据，可采取数据分类法进行统计分析。为保证数据统计分析工作开展的有效性，则需要建构相关的数据分析模型，并设定数据分析挖掘的具体运算规则，以及数据分类的基本规程，便于后续进行海量数据的快速分类，提高数据分析处理的整体效率与安全。通过对我国计算机软件工程的数据分析进行分析可知，常用的数据分类法，主要有判断树法、神经网络分类法等。通过对判断树法的数据运算原理进行分析可知，该分类法主要是基于贪婪算法进行海量数据的分析处理，进而为计算机软件工程的开发工作提供依据，充分发挥出数据分类技术方案应用的价值与作用。

2大数据时代计算机软件技术的具体应用

2.1通信领域

在互联网时代出现以后,诸多企业实现了由原有技术体系向互联体系的顺利过渡,其功能性、交流性特点显著,其与不同驱动模式下的数据整合机制之间有着密切的联系,通过数据标定满足系统处理的内在要求,使其更具对接性。例如,在商业网络互联互通的背景之下,各类数据信息的处理具有一定的共享化趋向。计算机软件技术的应用,主要与不同驱动机制相结合,为信息的有效检索与存储提供极大的便捷,例如,对于通信企业,计算机软件技术可以促进消费者行为、操作习惯等相关数据采集工作的顺利进行,满足其精准化的本之所需,同时数据挖掘技术的精准化分析优势,在分析用户不同操作模式下的规律这一方面也得到了充分发挥,为人员了解用户的消费心理提供极大的便捷,然后为后期战略调控提供合理的依据,将数据信息的衍生规律在个性化营销策略中进行融合,进而共同为企业的市场竞争力保驾护航。

2.2企业信息战略规划

在大数据时代出现以后,每类数据信息在检索过程中,主要与特定的连接功能相结合,以此来分类化存储和传输基础数据值。对于企业多模态的运营机制,在数据信息检索方面,不仅要准确验收企业内部活动,而且也要对与企业合作客户的信息点进行深入分析,加强综合化分析方法的应用,以便于第一时间将企业运营中的问题挖掘出来。

2.3信息化教学

在信息化教学中,借助计算机软件技术的应用,主要基于教育场景加强网络体系的构建,满足软件介入功能需求,在其功能性方面,可以使传统时空的局限得到突破和弥补,基于计算机网络系统实现在线化教育环境的顺利创设,确保其高度的可对接性。此过程中,微课、慕课形式,在专业化教学与情景化教学的构建过程中扮演着极为关键性的角色,对于学生而言,可以做到自主复习,综合化应用各类教学资源。例如,在教学过程中,可以将制定好的课件发送到微信群、QQ群等,此视频内容可以将学生的学习需求概括完整,在课前预习时,学生与知识点及学习对象之间的距离较近,将学习目标高度明确化,而且借助多媒体设备,有助于满足教师讲解教学内容的精细化需求,使课堂时间得到节约化,赋予实践教学环节更多的时间和精力。

3大数据在计算机软件工程中的应用展望

3.1开发与优化智能化开发服务环境

在计算机软件工程开发过程中,大数据技术的应用需达到智能化创新效果,对此应明确开发与优化智能化开发服务环境,并明确软件智能化开发服务环境突破成果,按照软件仓库为中心完成分布式智能化开发工序,在该工序中可通过环境集成技术,构建出软件智能化开发云环境运行体系以及其机构、集成框架等,由此实现高可扩展的智能开发环境集成部署。围绕着软件开发产品和活动的完整数据,设计出智能化开发环境的集成方式与工具,并明确运行环境集成与桌面开发环境集成机制,由此以EclipseChe为基础的架构设计和交互技术,以及智能开发工具管理中心,设计和实现了围绕软件项目的版本管理,并以Trustie平台为基础,以版本库串联Trustie的协同开发环境、Che在线编程环境以及DevOps运行部署环境为基础,实现按需访问和高度可扩展性的智能开发架构。在此基础上,通过插件的方式,将协同开发、在线编程、部署与维护等智能工具与服务进行整合,最终构建出智能化开发运用环境。

3.2探索能有效整合大模型、开发人员以及各种工具能力的智能交互引擎

从软件工程设计开发进行分析,为设计出智能交互引擎,需要对如何有效地集成大模型和如何开发软件进行明确的探讨。在产生式软件开发中,大模型的功能与人类的互动、指导能力有着紧密的联系。同时人们的经验在高层决策以及代码审核等过程中也会出现较为明显的作用,对此有系统的、智能的开发流程,并无法完全依靠开发人员自己与大型模型的互动能力。相反,软件工程师应当致力于构建出智慧互动引擎,使其可将大模型、开发者和不同的工具功能进行统一的计划安排。

结束语

计算机软件技术在大数据时代中有着广泛的应用前景。从数据存储管理、数据分析挖掘、数据可视化呈现、数据安全和隐私保护等多个方面，计算机软件技术都可以帮助人们更好地处理和利用海量数据。在未来，随着大数据时代的不断发展，计算机软件技术将会进一步发挥其重要作用，推动各行各业的发展和变革。但同时也需要解决一些问题，例如如何充分利用计算机软件技术的优势，如何提高数据的质量和准确性，如何保障数据的安全和隐私等问题。只有解决了这些问题，才能更好地实现大数据时代带来的机遇和发展。

参考文献

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