OPUS


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
Year of Completion:2011
Publishing Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2012/02/07
GND Keyword:Qualitätssicherung; Software
Institutes:01 Elektro- und Informationstechnik
Dewey Decimal Classification:004 Datenverarbeitung; Informatik
Access Rights:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG

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