【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据，尤其涉及一种软件项目的数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、软件项目完成后，通过对项目相关的数据进行处理，对项目完成质量进行有效评定，能够有助于发现质量问题，并在后续项目中有效避免，最终达到逐步提高项目质量的目的。
2、相关技术中，通常对项目完成时间、总体投入成本以及软件测试结果等对项目完成质量进行评定。
3、然而，实现本申请过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的软件项目质量的评定方式，维度单一，准确度和精细度较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种软件项目的数据处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中软件项目质量评定的维度单一，准确度和精细度较差的问题。
2、第一方面，本申请提供一种软件项目的数据处理方法，应用于服务设备，包括：
3、每隔预设时间间隔，获取多个目标软件项目的项目数据；
4、针对每个目标软件项目，提取所述项目数据中的多个指标维度的文件；将每个指标维度的文件输入至对应的预训练的评价模型中，以输出每个指标维度的文件对应的评价结果；
5、针对每个目标软件项目，根据各指标维度的文件对应的评价结果，计算各指标维度的评价值；根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值；
6、根据各目标软件项目的最终评价值，生成对应项目处理方案；将各项目处理方案发送至对应的各管理员标识对应的终端设备。
7、在一种可能的设计中，其中
8、相应地，所述针对多个指标维度的文件，将每个指标维度的文件输入至对应的预训练的评价模型中，以输出每个指标维度的文件对应的评价结果，包括：
9、将研发规范执行的记录文件输入至预训练的规范执行评价模型中，以输出研发规范执行维度的第一评价结果；
10、将工具使用的记录文件输入至预训练的工具使用评价模型中，以输出工具使用维度的第二评价结果；
11、将研发过程管理的记录文件输入至预训练的研发过程管理评价模型,以输出研发过程管理维度的第三评价结果。
12、在一种可能的设计中，所述针对每个目标软件项目，根据各指标维度的文件对应的评价结果，计算各指标维度的评价值，包括：
13、从所述第一评价结果中识别多个第一评价字段，并将多个第一评价字段转化为多个第一分值，根据所述多个第一分值计算得到所述研发规范执行维度的第一评价值；
14、从所述第二评价结果中识别多个第二评价字段；并将多个第二评价字段转换为多个第二分值，根据所述多个第二分值计算得到所述工具使用维度的第二评价值；
15、从所述第三评价结果中识别多个第三评价字段；并将多个第三评价字段转换为多个第三分值，根据所述多个第三分值计算得到所述工具使用维度的第三评价值。
16、在一种可能的设计中，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
17、获取所述目标软件项目的第一评价值对应的第一权重参数，获取所述目标软件项目的第二评价值对应的第二权重参数，获取所述目标软件项目的第三评价值对应的第三权重参数；
18、根据所述第一权重参数、所述第二权重参数和所述第三权重参数，对所述第一评价值、第二评价值和所述第三评价值进行加权求和，获得所述目标软件项目的最终评价值。
19、在一种可能的设计中，所述方法还包括：
20、获取最终评价值小于预设值的各目标软件项目的第一评价值的第一平均值、第二评价值的第二平均值和第三评价值的第三平均值；
21、将所述第一平均值、第二平均值和第三平均值中的最大值所对应的权重参数减少预设幅度，将所述第一平均值、第二平均值和第三平均值中的最小值所对应的权重参数增大预设幅度，获得新的权重参数，以在后续预设时间间隔内基于所述新的权重参数，计算目标软件项目的最终评价值。
22、在一种可能的设计中，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
23、获取所述目标软件项目的第一评价值对应的第一参考值，确定所述第一评价值与所述第一参考值之间的第一比值；所述第一参考值为各目标软件项目的第一评价值的平均值，或，数据库中所有软件项目中实施状态标识为已完成的各目标软件项目的第一评价值的平均值；
24、获取所述目标软件项目的第二评价值对应的第二参考值，确定所述第二评价值与所述第二参考值之间的第二比值；所述第二参考值为各目标软件项目的第二评价值的平均值，或，数据库中所有软件项目中实施状态标识为已完成的各目标软件项目的第二评价值的平均值；
25、获取所述目标软件项目的第三评价值对应的第三参考值，确定所述第三评价值与所述第三参考值之间的第三比值；所述第三参考值为各目标软件项目的第三评价值的平均值，或，数据库中所有软件项目中实施状态标识为已完成的各目标软件项目的第三评价值的平均值；
26、将所述第一比值和所述第一评价值的第一乘积、所述第二比值和所述第二评价值的第二乘积，以及所述第三比值和所述第三评价值的第三乘积的总和确定为所述目标软件项目的最终评价值。
27、在一种可能的设计中，所述方法还包括所述预训练的规范执行评价模型的训练过程，包括：
28、获取多个目标软件项目的研发规范执行的记录文件；所述研发规范执行的记录文件包括多个规范类型的记录文件；
29、针对每个研发规范执行的记录文件，进行标签标注，获得对应的样本；所述标签用于指示是否符合规范；所述样本包括多个规范类型的子样本；
30、根据规范类型，将多个所述子样本进行分类，获得各规范类型分别对应的样本分组；
31、针对每个规范类型的样本分组，基于所述规范类型的样本分组对第一模型进行迭代训练，获得所述规范类型对应的收敛速度和训练得到的所述规范类型对应的第二模型；
32、根据收敛速度最小的规范类型对应的第二模型的模型参数，确定深度学习模型的初始参数；
33、根据标注的多个所述样本对具有所述初始参数的深度学习模型进行迭代训练，获得所述规范执行评价模型。
34、在一种可能的设计中，所述每隔预设时间间隔，获取多个目标软件项目的项目数据，包括：
35、每隔预设时间间隔，获取数据库中的所有的软件项目的基础数据；其中每个软件项目的基础数据包括实施状态标识和管理员标识；
36、提取各软件项目中的实施状态标识；
37、从所有的软件项目中，筛选出实施状态标识为实施中的各目标软件项目；
38、针对各目标软件项目，提取每个目标软件项目的管理员标识；
39、根据各目标软件项目的管理员标识，发送项目数据采集请求至各管理员标识对应的终端设备；
40、接收各终端设备发送的对应的目标软本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种软件项目的数据处理方法，其特征在于，应用于服务设备，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个目标软件项目，根据各指标维度的文件对应的评价结果，计算各指标维度的评价值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述预训练的规范执行评价模型的训练过程，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述每隔预设时间间隔，获取多个目标软件项目的项目数据，包括：
8.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各指标维度的评价值，得到每个目标软件项目的最终评价值之后，还包括：
9.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，其中所述每个
10.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.一种软件项目的数据处理装置，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种软件项目的数据处理方法，其特征在于，应用于服务设备，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个目标软件项目，根据各指标维度的文件对应的评价结果，计算各指标维度的评价值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各指标维度的评价值，得到所述目标软件项目的最终评价值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述预训练的规范执行评价模型的训练过程，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述每隔预设时间间隔，获取多个目标软件项目的项目数据，包括：
8.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨光，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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