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Analyse von Software-Testergebnissen mit Data Mining-Methoden

  • Beim Software-Test können automatisierte Testtools heute eine große Anzahl von Tests durchführen, bei denen viele Kombinationen von Daten und Parametern verwendet werden. Dementsprechend schwierig ist es, diese Tests systematisch auszuwerten und zu Erkenntnissen über Stärken und Schwächen eines Software-Produktes zu kommen. Aus diesem Grund soll untersucht werden, in welcher Form Data Mining-Methoden eingesetzt werden können, um die Schwachpunkte einer Software aufzudecken. Des Weiteren sollen die Möglichkeiten einer mittels Data Mining erfolgenden systematischen und automatischen Priorisierung und Auswahl einer reduzierten Menge von Testfällen für den Regressionstest beleuchtet werden.

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Metadaten
Author:Nicole Hartmann
URN:urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-17951
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2012/02/07
Publishing Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2012/02/07
GND Keyword:Software; Qualitätssicherung
Institutes:01 Elektro- und Informationstechnik
DDC classes:004 Informatik
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt