1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
  2. ESP - Cursos de Pós-Graduação Lato-Sensu (Especializações)
  3. TCCE - Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização
  4. Curitiba
  5. CT - Ciência de Dados e suas Aplicações
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dc.creatorLuquetta, Alexandre-
dc.date.accessioned2024-11-21T17:53:49Z-
dc.date.available2024-11-21T17:53:49Z-
dc.date.issued2022-11-11-
dc.identifier.citationLUQUETTA, Alexandre. Análise e previsão de erros de estimativa de esforço em projetos de software. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35494-
dc.description.abstractEffort estimation is a critical task in software development lifecycle. Inaccurate estimates can cause customer dissatisfaction and reduce product quality. In this work, Data Science techniques are applied to evaluate effort estimation errors in an innovation company. For the analysis of the factors that influence the errors, visualization and regression techniques were applied. For the forecast, two regression models were built and compared, namely Linear Regression and Decision Tree Regression, through the verification of the mean squared error.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectSoftware - Desenvolvimentopt_BR
dc.subjectAnálise de regressãopt_BR
dc.subjectÁrvores de decisãopt_BR
dc.subjectSoftware engineeringpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectComputer software - Developmentpt_BR
dc.subjectRegression analysispt_BR
dc.subjectDecision treespt_BR
dc.titleAnálise e previsão de erros de estimativa de esforço em projetos de softwarept_BR
dc.title.alternativeAnalysis and prediction of errors in software projects estimation effortpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoA estimativa de esforço é uma tarefa crítica no ciclo de vida de desenvolvimento de software. Estimativas imprecisas podem causar insatisfação do cliente e reduzir a qualidade do produto. Neste trabalho, são aplicadas técnicas de Ciência de Dados para avaliar os erros de estimativa do esforço em uma empresa de inovação. Para a análise dos fatores que influenciam nos erros foram aplicadas técnicas de visualização e regressão. Para a previsão dois modelos de regressão foram construídos e comparados, sendo eles Regressão Linear e Árvore de Decisão para Regressão, através da verificação do erro médio quadrático.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Gomes Júnior, Luiz Celso-
dc.contributor.referee1Gomes Júnior, Luiz Celso-
dc.contributor.referee2Berardi, Rita Cristina Galarraga-
dc.contributor.referee3Lima, Matheus Garibalde Soares de-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência de Dados e suas Aplicaçõespt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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