Geri Dön

Yazılım yöntemi ile kalitesini değerlendimek için kullanılan ölçümlerin (metrics) fonksiyonel yöntemler için incelenmesi ve bir bankacılık organizasyonunda seçilenlerin değerlendirilmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 65853
  2. Yazar: TOLGA YAVAŞOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OĞUZ DİKENLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Defining software quality which has many characteristics each with different significance depending on the application and customer needs is a complex process that has been subject to many researchers for many years. Many quality factor sets defining various characteristics expected to be in a high quality software have been developed to evaluate software quality. Many important organisations like HP and IBM have developped their own quality factor sets. Factor sets convey our expectations from software but do not express whether those were met. Numerical expression of software quality factors is possible by defining metrics which measures quantitative characteristics of software. Although these expressions are not valuable if applied only to one program or process, when applied to more programs they form an historical database and enable comparisons and evaluations. Organisations must establish a metric model to control quality of programs and software development process and a data collection mechanism to collect data concerning development process and programs to be used in metric model. As an Information Systems Department of a bank aiming to take part in the market with its high technology and computer aided service, we must form a base for a metric model and data collection process which are main requirements for high quality software and software development process. That's why, Lines of Code (LOC), Function Point Analysis and COCOMO and Putnam' s estimation models which all have great importance in project planning, time and cost estimates and determining software quality are studied on the data of a small project. These analysis and model are based to form a simple metrics model. This metrics model is not a static model. It will improve itself according to the organisational structure and requirements depending on the data collected. Placing the data collection process and various estimation models into software development process will minimize the cost of collecting data. Additional information that would be obtained from collected data on project planning and management will meet this cost. Data collection mechanism for this initial metric model is presented with some information forms that computer support may be available. 11

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  2. A learning-based method for detecting defective classes in object-oriented systems

    Nesneye dayalı yazılımlarda hatalı sınıfların öğrenme temelli yöntemle belirlenmesi

    ÇAĞIL BİRAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  3. Profiling developers to predict vulnerable code changes

    Güvenlik açığı kod değişikliklerini öngörmek için geliştiricilerin profilini oluşturma

    TUĞÇE COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Sorting of biological cells in a microfluidic channel using holographic optical tweezers combined with raman spectroscopy

    Biyolojik hücrelerin holografik optik tuzaklama ve raman spektroskopi kullanılarak bir mikroakışkan kanal içerisinde ayrıştırılması

    UĞUR PARLATAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyofizikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNAY BAŞAR