Geri Dön

Yazılım projelerinde efor analizi ve tahmini

Effort analysis and estimation in software projects

  1. Tez No: 884649
  2. Yazar: CEREN ÖZGE ATMACA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER FARUK ELALDI, DR. ÖZGÜN ÇÖLLÜOĞLU GÜLEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri ve Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Savunma Platformları Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu çalışmada, yazılım proje yönetimindeki efor tahmini konusunda sınıflandırma tabanlı bir yaklaşımın nasıl uygulandığı incelenmiştir. Yazılım projelerinde çoğunlukla manuel ve uzman yargısına dayalı olarak yapılan efor tahmininin daha hızlı, tutarlı ve tekrar edilebilir bir şekilde gerçekleştirilmesini amaçlayan bu çalışma, yazılım firmaları için zaman ve maliyet açısından tasarruf edilebilecek, aynı zamanda tutarlı ve güvenilir tahminler elde edilebilecek bir sistem önerisinde bulunmuştur. Araştırma kapsamında, yazılım efor tahmini için lojistik regresyon algoritması ile iki farklı sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Oluşturulan modele ilişkin uyum iyiliği istatistikleri ve modelin sınıflandırma başarısı hesaplanarak araştırma sonuçları analiz edilmiş, açıklama oranı ve başarı oranı yüksek sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Bununla birlikte oluşturulan iki model ile veri ön işleme çalışmalarının sınıflandırma modeline etkileri incelenmiş, aynı veri seti ile literatürde yapılan çalışmalarla karşılaştırma sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

This study examines how a classification-based approach is applied to effort estimation in software project management. Aimed at achieving faster, more consistent, and repeatable effort estimation in software projects, which are mostly reliant on manual and expert judgment, this study proposes a system where software companies can save time and costs while obtaining consistent and reliable estimates. Within the scope of the research, two different classification models were developed for software effort estimation using the logistic regression algorithm. The goodness-of-fit statistics of the constructed model and the classification success of the model were analyzed, revealing high explanatory and accuracy rates. Additionally, the effects of data preprocessing on the classification model were investigated, and comparisons were made with studies in the literature using the same dataset.

Benzer Tezler

  1. Makine Öğrenmesi tabanlı yazılım maliyet tahmini yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi

    A comparive analysis of machine learning based software cost estimation methods

    MUAZ GÜLTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  2. Yazılım projelerinde iş gücü tahmini için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of machine learning methods for software project effort estimation

    VEHBİ YURDAKURBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  3. Savunma sistemlerinde test efor tahminlenmesi

    Test effort estimation for defense systems

    ESRA CIBIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Savunma ve Savunma TeknolojileriBaşkent Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri ve Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜLİN ERÇELEBİ AYYILDIZ

  4. Analyzing multi-objective software test effort estimation techniques

    Çok yönlü yazılım test eforu tahminleme tekniklerinin analizi

    OSMAN BERKCAN DERYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU

  5. Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment

    Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları

    BEYZA EKEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN