一种推导广义软件度量模型的方法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:陈嘉贤

出品人:

页数:277

译者:

出版时间:2009-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787811353792

丛书系列:

图书标签:

软件度量
广义模型
推导方法
软件工程
质量评估
模型构建
复杂性分析
性能预测
可靠性分析
软件质量

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《一种推导广义软件度量模型的方法:理论与实验(英文版)》主要讲述了： dilates on its underlying research which aimed to innovate a new general methodology for deriving generalized software metrics models from past empirical software metrics data. These genera/ised software metrics models are to predict the target software metric（s） of any future software project from the project's predictor software metric（s） always in a best-effort, best-accuracy and best-consistency manner whether all, only some or even none of these required predictor software metric（s） is/are available for that future project and/or projects in the past empirical software ware metrics data. A software project's predictor software metric（s） indicate（s） or measure（s） the project's relevant software engineering factor（s）. This' general methodology was illustrated in the research by deriving, from the empirical software metrics data of past software projects sourced in this research, two real-world generalized software metrics models with the productivity and work effort measures as the target software metrics respectively. These two real-world generalized software metrics models' prediction accuracy and consistency were also assessed in this research. Additionally done was an analysis of the impact of the various aforesaid software engineering factor（s） of software projects on the projects' productivity and work effort. All these works are presented in this book.

《数字时代的数据治理与实践指南》内容简介在全球数字化浪潮席卷的今天，数据已成为驱动经济社会发展的核心要素。然而，海量数据的生成与流转，带来了前所未有的机遇，同时也对数据管理、安全、质量和合规性提出了严峻的挑战。本书并非聚焦于抽象的理论构建或单一的技术实现，而是以实战、系统化、跨领域整合为核心导向，旨在为企业、政府机构及专业人士提供一套全面、可落地的数据治理与实践操作手册。本书将宏观的数据战略规划与微观的日常运营管理紧密结合，深入剖析在当前复杂的技术生态下（包括云计算、大数据平台、人工智能应用等），如何构建一个稳定、高效、可信赖的数据生态系统。第一部分：数据治理的战略蓝图与组织重塑本部分着重于奠定数据治理的战略基础。我们首先探讨为何需要数据治理，明确数据作为资产的真正价值，并分析当前企业在数据管理中普遍面临的结构性痛点。 1. 数据治理的战略定位与价值链分析：详细阐述数据治理如何从成本中心转变为价值中心。内容涵盖从数据战略制定到业务成果转化的完整价值链条，包括如何通过数据驱动的决策支持提升运营效率和市场竞争力。 2. 组织架构与角色职责的重塑：探讨建立有效数据治理组织的关键要素。我们分析了数据治理委员会（DGC）、首席数据官（CDO）办公室的职能定位，并细致描述了数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）、数据生产者和数据消费者等核心角色的日常工作范畴、权责划分和协作机制。重点在于如何平衡集权与分权的治理模式，确保政策的有效传达与执行。 3. 治理框架的构建与落地：提供了一套可裁剪的、适应不同行业特性的数据治理框架。该框架涵盖了组织、流程、技术和度量四大支柱。书中将详述如何根据企业成熟度模型（如CMMI for Data Management的改编版本），分阶段、有重点地推行治理工作，避免“大而空”的规划。第二部分：数据质量、标准与元数据管理实务数据质量是数据治理的生命线。本部分深入探讨如何系统性地监控、提升和维护数据的准确性、完整性、一致性和时效性。 1. 数据质量的定义、维度与量化：阐述超越传统质量定义的现代数据质量维度，如可溯源性（Provenance）和合规性。提供构建数据质量规则库的具体方法，包括如何利用业务规则引擎和机器学习方法进行异常检测与自动修复。 2. 数据标准化的体系化建设：重点解析数据标准在跨系统集成中的核心作用。内容覆盖术语标准（业务词汇表）、数据域标准（如地址、客户信息、产品编码）和技术标准（如数据类型、格式约定）的制定流程。书中提供了一套高效的数据标准审批与发布工作流设计方案。 3. 元数据管理的技术选型与流程实践：元数据是理解数据的“数据”。本书详细介绍了业务元数据、技术元数据和操作元数据的区别与联系。阐述了如何选择和部署企业级元数据管理平台，实现数据血缘（Data Lineage）的自动化捕获与可视化展示，这是审计和影响分析的基础。第三部分：数据安全、隐私保护与合规性实操随着GDPR、CCPA以及国内《数据安全法》、《个人信息保护法》的落地，数据安全和隐私合规已成为企业生存的底线。 1. 数据安全风险评估与分类分级：介绍如何依据数据的重要性、敏感性和法律法规要求，对企业数据进行科学的分类分级。提供基于风险的保护策略设计方法，明确不同级别数据的访问控制、加密和备份要求。 2. 隐私保护技术（PETs）的应用：深入讲解在数据利用和共享场景中，如何应用如数据脱敏（Masking）、假名化（Pseudonymization）、差分隐私（Differential Privacy）等技术，实现在数据可用性与隐私保护之间的平衡。本书提供了具体的技术选型和实施案例。 3. 数据合规性的流程化管理：阐述如何将法律法规要求转化为可执行的数据处理流程（Data Processing Agreements, DPA）。详细介绍数据主体权利（如访问权、删除权）的响应机制和审计追踪系统的构建，确保企业在数据生命周期的每个阶段都处于监管合规状态。第四部分：数据架构演进与技术赋能本部分关注支撑数据治理的技术架构，探讨如何从传统的数据仓库向现代数据平台过渡，并利用新技术提升治理的自动化水平。 1. 现代数据架构选型与集成：对比分析数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）和数据网格（Data Mesh）等新兴架构范式。重点在于如何根据业务需求和数据特性，设计出既支持大规模分析又兼顾实时处理能力的数据平台蓝图。 2. 数据集成与主数据管理（MDM）：探讨数据集成策略，包括ETL、ELT以及流式数据处理。在此基础上，详细阐述主数据管理（MDM）系统的必要性、核心功能模块（如数据建模、匹配、合并、同步）以及MDM如何成为实现“单一事实来源”（Single Source of Truth）的关键技术支撑。 3. 治理的自动化与智能化：介绍如何利用机器学习和自然语言处理技术，辅助元数据自动发现、数据质量规则的自适应调整、以及数据安全策略的智能推荐。探讨将治理活动嵌入到数据开发生命周期（DataOps）中的集成方法。本书特色：本书结构清晰，图表丰富，力求做到理论指导与工程实践紧密结合。书中收录了多个跨行业的具体治理项目实施路径图、关键流程模板和问题排查手册，为读者提供了一套可立即应用于实际工作场景的工具箱。它不仅是数据治理从业人员的案头参考，也是企业高层制定数据战略的重要参考读物。