近年,在全球信息化大潮的推动下,软件系统发展迅猛,对软件系统的软件质量保证日益迫切,从而软件缺陷管理成为软件项目开发管理的一个非常重要的环节。为了更有效率的发现软件系统中所存在的缺陷并使之及时得到处理,在软件缺陷管理中引用了数据挖掘技术。软件系统中数据挖掘过程是对其软件系统数据库中的大量数据进行抽取和转换,并且分析数据后通过模型化处理,最后挖掘出关键性缺陷模块的过程。本文将把数据挖掘技术与软件缺陷管理有机结合起来,采用了贝叶斯网络技术,在软件系统开发的几个阶段规划出结构模型,通过缺陷度量标准预测出软件缺陷结果,再将模糊聚类分析应用于软件缺陷管理中,进行度量数据分析,并且对这两种技术做出比较。最后运用这些技术与日立在库管理系统结合起来,分析出在库管理系统的实际缺陷模块。