Risk Faktörleri ve Risk Değerlendirme Modellerinin Farklı Veri Setleri Üzerinde Gerçeklenmesi

Özet. Başarısız giden birçok proje, hatalı yönetilen süreçler, ürünlerin ve projelerin zamanında teslim edilememesi, maliyetlerde oluşan aşırı artışlar yazılım mühendisliğinde risk yönetiminin önemini günden güne arttırmaktadır. Özellikle risklerin düzgün bir şekilde ele alınamaması, projeler arası risk türlerinin ve gruplarının farklılaşması, şirket/kurum içi yapılan risk yönetimi ve risk analizi çalışmalarının ölçülememesi de bu durumu karmaşıklaştırmaktadır. Bu çalışmada risk faktörleri, sınıflandırıcı yöntemleri ve model performans yapıları incelenmekte, ayrıca 2 farklı şirketin veri setlerinin karşılaştırılmasına da yer verilmektedir.Gerçekleştirilen uygulamada, farklı firmaların veri setleri üzerinde faktör kararı verilerek gereksiz risk faktörlerinin projelerden çıkarılması sağlanmış, 32 risk faktörü kendi içinde sıralanarak hangi alt alanın en çok risk taşıdığı ortaya konulmuştur. Veri setleri içindeki risk faktörlerinin etki değerleri, risk faktörlerinin birbirleriyle kıyaslanmaları ve risk faktörü eleme yöntemlerinden bahsedilmiş olup, bu faktörler yardımıyla veriler çok kritik, kritik, koşullu hata, orta seviyeli ve ihmal edilebilir olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işleminde Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları ve Naive Bayes sınıflandırıcılarından faydalanılmıştır. Kullanılan yöntemlerin başarı oranları ve başarı yüzdeleri de değerlendirilmiştir.