Assessing the success of agile software projects using machine learning techniques: A case study
Makine öğrenme tekniklerini kullanarak çevik yazılım projelerinin başarısının değerlendirilmesi: Bir vaka çalışması
- Tez No: 956448
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN BOZANTA HAKYEMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, çevik yazılım geliştirme süreçlerinde sprint başarısını değerlendirmek ve bu süreçlerin daha verimli hale getirilmesi için öneriler sunmayı amaçlamaktadır. Çevik metodolojiler, özellikle Scrum, yazılım geliştirme ekiplerine esneklik, iş birliği ve küçük, işlevsel teslimatlar sağlayarak projelerin daha etkin yönetilmesine olanak tanır. Ancak sprint başarısını etkileyen faktörlerin sistematik bir şekilde ele alındığı çerçevelerin eksikliği, ekiplerin performanslarını iyileştirme konusunda net rehberlik alamamasına neden olmaktadır. Bu tezde, Siemens'ten alınan endüstriyel projeler ve kamuya açık bir veri seti kullanılarak sprint başarılarını etkileyen faktörler incelenmiştir. Makine öğrenmesi modelleri, sprint planlamasının doğruluğunu artırmak ve veri odaklı tahminlerle ekiplerin karar alma süreçlerini geliştirmek amacıyla kullanılmıştır. Ayrıca,“black-box”olarak adlandırılan makine öğrenmesi modellerinin şeffaflığını artırmak için SHAP ve LIME gibi açıklanabilirlik teknikleri uygulanmıştır. Araştırmanın bulguları, sprint başarısına katkı sağlayan temel unsurları tanımlayarak ekiplerin bu süreçleri iyileştirmesi için somut ve uygulanabilir içgörüler sunmaktadır. Ayrıca, veri odaklı yaklaşımların geleneksel subjektif tahmin yöntemlerine göre daha güvenilir sonuçlar sunduğu ve sprint hedeflerini daha etkili bir şekilde gerçekleştirmeye yardımcı olduğu görülmüştür. Son olarak, açıklanabilir makine öğrenmesi modellerinin, yazılım geliştirme ekiplerinin tahmin sonuçlarını daha iyi anlamalarına ve bu sonuçlara güven duymalarına olanak tanıdığı sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Agile methodologies, particularly Scrum, enable software development teams to manage projects more effectively by offering flexibility, collaboration, and small, functional deliveries. However, the lack of systematic frameworks addressing the factors influencing sprint success prevents teams from receiving clear guidance to improve their performance. This thesis aims to evaluate sprint success in Agile software development processes and provide recommendations to enhance these processes. In this study, factors affecting sprint success were examined using industrial projects from Siemens and a publicly available dataset. Machine learning models were employed to enhance the accuracy of sprint planning and to support teams' decision-making processes with data-driven predictions. Additionally, explainability techniques such as SHAP and LIME were applied to increase the transparency of machine learning models, often referred to as“black-box”systems. The findings of the research identify key elements contributing to sprint success and provide actionable insights to help teams improve their processes. Moreover, the results demonstrate that data-driven approaches offer more reliable outcomes compared to traditional subjective estimation methods, helping teams achieve sprint goals more effectively. Finally, it is concluded that explainable machine learning models enable software development teams to understand better and trust prediction results, fostering confidence in the use of these tools.
Benzer Tezler
- Erzincan tulum peynirinin işlem ve ürün parametrelerinin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
YILDIZ KARAİBRAHİM
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÜÇÜNCÜ
- İç ve dış yöneltme elemanlarının bilinmesi durumunda uzaysal kestirme problemlerinin çözümü ve yersel fotogrametride uygulama olanaklarının araştırılması
The Investigation of the solution of spatial intersection problems and the application possibilities on terrestrial photogrammetry in the case of interior and exterior orientation parameters are known
HÜSEYİN GAZİ BAŞ
- Zemin geoteknik parametrelerinin değişkenliği istatistiksel özellikleri ve İzmir iç körfezi kuzey kıyıları zeminleri üzerine uygulamalar
Başlık çevirisi yok
H.RECEP YILMAZ
Doktora
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF ŞENGÜN KAYALAR
- An expert system application
Başlık çevirisi yok
GÜLSELİ ZEREN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. AKİF EYLER