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摘要：数据挖掘是根据需求从大量混乱数据信息中搜索、寻找数据信息的过程，在大数据时代背景下，这项技术被广泛应用于软件工程开发、企业财务管理、人力资源管理等领域。在新形势下，受到计算机技术、互联网技术的影响，软件工程发展迅速，在软件开发中，应用数据挖掘技术，可提升工作效率，节省人力和时间成本，而且，软件工程的进步，推动数据挖掘技朝着自动化、智能化的方向发展，二者相互促进，相互影响。
关键词：数据挖掘;驱动;软件工程;发展
所谓数据挖掘，是指目的性从大量数据中搜索、寻找数据信息的过程，在这项技术中，需将验证驱动法作用于数据中，并默认想要搜寻的信息是存在的。从目前社会的发展形势来看，数据挖掘技术在软件工程中的重要性会越来越高，而且，随着软件工程的发展，这项技术会逐步朝着自动化、智能化的方向发展。
1.数据挖掘概述
数据挖掘是从数量大、种类繁杂的海量数据资源中，根据需求寻找相对应数据信息的过程。数据挖掘是按照业务需求理解、数据理解、数据搜集、建模、模型測评、部署的流程展开的，而且这一流程是迭代式进行的。在这项技术中，工作人员会将分类后的几个样本作为模板，来制作模型，并将未分类数据按照规定数目进行分类，建模后，进行数据挖掘，分类输出值是非连续的，然后，再寻找不同数据间的联系，对数据进行分组，将相似数据分在同一组。
基于数据挖掘的技术优势，以及软件工程开发、企业财务管理、人力资源管理在数据处理上的需求，这项技术在上述领域有着广阔的发展前景。科学技术是第一生产力，在信息爆炸的现阶段，单纯依靠人工进行数据的采集、整理、分析，工作效率高，且工作质量得不到保障，而依靠数据挖掘从海量混乱信息中寻找所需求的信息，可大大提升工作成效，节省大量的人力、时间成本，这对于提升社会生产效益有着积极意义。
数据挖掘流程大致如下：
数据挖掘是一项较为先进的技术，国外对于这项技术的研究起步较早，最初将之应用于人工智能领域。不过，随着大数据时代的到来，目前这项技术已经被应用于软件工程、金融、保险、零售、财务信息处理等各个领域。基于科技水平的差异，我国对于数据挖掘的研究比国外晚了很多年，所以，理论研究基础薄弱，技术体系相较不完善。在近些年，受到计算机技术、数据库技术、信息技术发展的推动，我国在数据挖掘这方面的研究取得了十足的进展，有关于这项技术的论文数量显著增加，论文引用次数大幅增长，这促进了数据挖掘在我国工业生产、公共管理等领域的应用。基于数据挖掘的重要性，国家对于这项技术研发的重视度较高，也投入了较大的资金，但是，在实践过程中，仍然遇到了不少的阻碍，比如说无统一评测标准等，仍需进一步解决。
2.现代数据挖掘驱动的软件工程发展
软件开发是一个如同循序渐进的过程，包括设计、运行、维护等多道工序。在软件工程开发时，工作流程如下：
互联网时代的到来，为软件工程的发展提供了良好的环境，而大数据时代的进入，则预示着数据挖掘的重要性会越来越高。目前，人们所使用的计算机、智能手机软件中，有不少都需要用到数据挖掘技术，比如说百度、360浏览器、知网、淘宝等，这些软件能够根据用户的个人信息、浏览记录等，为其推送相关内容，这样能够让用户在短时间内迅速查找到所需信息，提升人们的生活效率。
在软件工程开发过程中，迭代式循环会产生大量运行数据，储存在软件工程数据库中，如果硬要数据挖掘技术，能够充分高效地利用上述信息，为软件开发人员提供精准的信息支持，从而提升软件开发效率。目前，数据挖掘技术包含关联技术、聚类技术、人工神经网络等技术类型，在软件工程中，被应用于以下几个方面：
①检查漏洞。数据挖掘技术能够在短时间内进行漏洞检查，将相关数据进行整合分析，提供给软件开发人员，让其明确软件设计中的不足，再按照客户需求进行修改;
②执行记录。数据挖掘技术能够记录软件程序的执行路径，加以分析，寻找相关联的代码关系，进行跟踪与检验，这样能够利用数据的相关性进行编程，提升工作效率。
3.结语
随着社会的发展，智能手机、计算机等移动终端逐步普及，为软件工程的发展提供了推广基础。数据挖掘技术是软件工程领域中应用较为广泛的一项技术，在大数据时代背景下，这项技术的重要性愈发重要，所以，从发展角度来看，现代数据挖掘驱动的软件工程发展前景是较为广阔的。
参考文献：
[1]乔伟轩.浅析现代数据挖掘驱动的软件工程发展[J].中国新通信，2018，20（24）：154.
[2]李晓晨. 面向软件仓库挖掘的数据驱动特征构建方法[D].大连理工大学，2015.
[3]乔伟轩.浅析现代数据挖掘驱动的软件工程发展[J].中国新通信，2018，20（24）：154.
[4]刘芬.数据挖掘在中国的现状和发展研究[J].山东工业技术，2018（17）：123.
[5]黄锋.软件工程数据挖掘的发展趋势[J].电子技术与软件工程，2017（21）：165.
[6]谢怡文.探讨数据挖掘技术的研究现状及发展方向[J].通讯世界，2016（17）：30.
作者简介：
王廷（1996—）.男.汉族.福建省福州市.本科.研究方向：软件工程
王博（1995—）.男.汉族.陕西省西安市.本科.研究方向：应用物理学
关键词：数据挖掘;驱动;软件工程;发展
所谓数据挖掘，是指目的性从大量数据中搜索、寻找数据信息的过程，在这项技术中，需将验证驱动法作用于数据中，并默认想要搜寻的信息是存在的。从目前社会的发展形势来看，数据挖掘技术在软件工程中的重要性会越来越高，而且，随着软件工程的发展，这项技术会逐步朝着自动化、智能化的方向发展。
1.数据挖掘概述
数据挖掘是从数量大、种类繁杂的海量数据资源中，根据需求寻找相对应数据信息的过程。数据挖掘是按照业务需求理解、数据理解、数据搜集、建模、模型測评、部署的流程展开的，而且这一流程是迭代式进行的。在这项技术中，工作人员会将分类后的几个样本作为模板，来制作模型，并将未分类数据按照规定数目进行分类，建模后，进行数据挖掘，分类输出值是非连续的，然后，再寻找不同数据间的联系，对数据进行分组，将相似数据分在同一组。
基于数据挖掘的技术优势，以及软件工程开发、企业财务管理、人力资源管理在数据处理上的需求，这项技术在上述领域有着广阔的发展前景。科学技术是第一生产力，在信息爆炸的现阶段，单纯依靠人工进行数据的采集、整理、分析，工作效率高，且工作质量得不到保障，而依靠数据挖掘从海量混乱信息中寻找所需求的信息，可大大提升工作成效，节省大量的人力、时间成本，这对于提升社会生产效益有着积极意义。
数据挖掘流程大致如下：
数据挖掘是一项较为先进的技术，国外对于这项技术的研究起步较早，最初将之应用于人工智能领域。不过，随着大数据时代的到来，目前这项技术已经被应用于软件工程、金融、保险、零售、财务信息处理等各个领域。基于科技水平的差异，我国对于数据挖掘的研究比国外晚了很多年，所以，理论研究基础薄弱，技术体系相较不完善。在近些年，受到计算机技术、数据库技术、信息技术发展的推动，我国在数据挖掘这方面的研究取得了十足的进展，有关于这项技术的论文数量显著增加，论文引用次数大幅增长，这促进了数据挖掘在我国工业生产、公共管理等领域的应用。基于数据挖掘的重要性，国家对于这项技术研发的重视度较高，也投入了较大的资金，但是，在实践过程中，仍然遇到了不少的阻碍，比如说无统一评测标准等，仍需进一步解决。
2.现代数据挖掘驱动的软件工程发展
软件开发是一个如同循序渐进的过程，包括设计、运行、维护等多道工序。在软件工程开发时，工作流程如下：
互联网时代的到来，为软件工程的发展提供了良好的环境，而大数据时代的进入，则预示着数据挖掘的重要性会越来越高。目前，人们所使用的计算机、智能手机软件中，有不少都需要用到数据挖掘技术，比如说百度、360浏览器、知网、淘宝等，这些软件能够根据用户的个人信息、浏览记录等，为其推送相关内容，这样能够让用户在短时间内迅速查找到所需信息，提升人们的生活效率。
在软件工程开发过程中，迭代式循环会产生大量运行数据，储存在软件工程数据库中，如果硬要数据挖掘技术，能够充分高效地利用上述信息，为软件开发人员提供精准的信息支持，从而提升软件开发效率。目前，数据挖掘技术包含关联技术、聚类技术、人工神经网络等技术类型，在软件工程中，被应用于以下几个方面：
①检查漏洞。数据挖掘技术能够在短时间内进行漏洞检查，将相关数据进行整合分析，提供给软件开发人员，让其明确软件设计中的不足，再按照客户需求进行修改;
②执行记录。数据挖掘技术能够记录软件程序的执行路径，加以分析，寻找相关联的代码关系，进行跟踪与检验，这样能够利用数据的相关性进行编程，提升工作效率。
3.结语
随着社会的发展，智能手机、计算机等移动终端逐步普及，为软件工程的发展提供了推广基础。数据挖掘技术是软件工程领域中应用较为广泛的一项技术，在大数据时代背景下，这项技术的重要性愈发重要，所以，从发展角度来看，现代数据挖掘驱动的软件工程发展前景是较为广阔的。
参考文献：
[1]乔伟轩.浅析现代数据挖掘驱动的软件工程发展[J].中国新通信，2018，20（24）：154.
[2]李晓晨. 面向软件仓库挖掘的数据驱动特征构建方法[D].大连理工大学，2015.
[3]乔伟轩.浅析现代数据挖掘驱动的软件工程发展[J].中国新通信，2018，20（24）：154.
[4]刘芬.数据挖掘在中国的现状和发展研究[J].山东工业技术，2018（17）：123.
[5]黄锋.软件工程数据挖掘的发展趋势[J].电子技术与软件工程，2017（21）：165.
[6]谢怡文.探讨数据挖掘技术的研究现状及发展方向[J].通讯世界，2016（17）：30.
作者简介：
王廷（1996—）.男.汉族.福建省福州市.本科.研究方向：软件工程
王博（1995—）.男.汉族.陕西省西安市.本科.研究方向：应用物理学