确保整个软件项目进度计划的顺利实施是完成一个软件项目的前提条件。保证软件项目按时按质完成的一个至关重要的内容就是需要对软件项目中的每一个阶段过程进行风险控制,在项目实施过程中制定标准来规范风险控制措施,使整个项目能够按照原有的计划有序的进行。本文对数据挖掘分析方法及其在软件开发项目风险分析中的应用进行了探讨。介绍了风险管理理论概况,并对当前国内外软件项目风险管理系统中数据挖掘技术的应用研究现状进行了综述,阐述了软件项目中的风险管理的方法,重点介绍了数据挖掘这一技术的基本概念及常用的分析方法。在目前的理论研究进展的基础上,对于数据挖掘技术在实际软件开发过程中的广泛应用进行了分析。根据项目开发过程中存在的不同风险,分别分析了三种不同的数据挖掘算法在实际项目的中的具体应用。一种比较典型的算法是拓扑约束的时序算法,它主要用于软件在出现错误时候原因的追溯与分析。基于拓扑约束的时序算法能够有效的提高软件开发项目风险中告警挖掘的精确度和软件开发效率。另外一种分析方法是采用粗糙集算法进行分析,使用粗糙集算法更有利于分析软件项目风险管理的历史数据,帮助发现风险管理活动中的薄弱环节,为项目风险控制提供策略,从而达到改进过程的目的。最后一种是决策树风险分析模型。目前整个软件项目开发一切理论依据都是来自于软件工程理论,在项目立项初期,通过建立决策树风险模型进行分析,充分的验证了当前的软件风险分析方法是符合这个理论基础的。本文通过对相关的数据挖掘分析方法和算法分析,研究了数据挖掘在实际软件开发项目中的应用,并根据项目的不同风险具体设计并建立了软件项目中的数据挖掘模型。本文的工作可以使数据挖掘为通信软件领域带来更广阔的应用空间。