在软件项目管理中，风险管理是一个至关重要的环节，它有助于识别潜在风险，评估风险的可能影响，并制定相应的缓解策略。随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术成为了分析大量数据以发现隐藏模式和知识的有力工具。特别是在软件项目风险管理领域，数据挖掘技术的应用可以极大提升风险决策的质量和效率。
数据挖掘技术主要指从大量的、不完全的、有噪声的实际数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这一技术在软件项目风险管理决策系统（SRMDS）中的研究，关注于如何构建一个分层体系结构和挖掘模型，以便高效地处理软件项目风险数据。
文章提到的SRMDS的数据分析中风险数据的特点是数据来源广泛、形式多样。这包括动态的项目风险因子数据、项目风险的管理控制数据，以及静态的项目风险评估数据。在这些数据中，项目风险因子数据是关键，这些数据是按项目进度采样得到的数值型数据序列。它对于理解风险的动态变化以及制定相应的风险控制措施至关重要。
风险因子是风险管理中的核心概念，它包含了促使风险事件发生的条件以及风险事件发生时可能增加损失或扩大的条件。根据不同的成因和表现形式，风险因子可以分为实质风险因子、道德风险因子和心理风险因子。实质风险因子通常指的是有形的、物质条件的风险因子，如开发测试环境的缺乏；道德风险因子与人的不正当行为有关，如故意破坏项目进度；心理风险因子与人的主观因素相关，如疏忽或过失导致的风险增加。
为了有效地进行风险数据的挖掘，文章提出了SRMDS的数据挖掘系统结构。该结构主要由数据准备、模式发现、结果表达与解释这三个主要阶段组成。数据准备包括ETL（提取、转换、加载）和数据预处理，这些过程确保了数据的一致性和可用性，为模式发现提供了一个干净、集成的数据集。在此基础上，通过数据挖掘任务管理选择合适的挖掘算法，执行挖掘操作，并将结果保存到风险因子模型库中。模型分析管理则负责与其它项目风险决策系统的接口，并对模型库中的模式进行解释和评价。
进一步的，风险因子集成也是SRMDS数据挖掘的一个重要方面。由于软件项目风险因子种类繁多，分布在各种智能决策应用系统中，因此需要通过一系列的数据处理，如清洗、转换和装载，将异构、层次的风险因子数据集成到一个统一的本地项目风险决策信息数据仓库中。
为了支持跨平台和网络环境下的应用，SRMDS采用了多层体系结构，将数据挖掘功能实现分为应用层、分析逻辑层、算法工具层和数据层。应用层提供用户调用分析逻辑的接口；分析逻辑层体现了应用系统的分析能力，并负责抽取分析模型；算法工具层是数据挖掘算法的选择和设计；数据层则提供了数据的存储和管理。
通过这样的多层体系结构，SRMDS能够灵活地应对不同的应用需求，如B/S（浏览器/服务器）或C/S（客户端/服务器）模式，并使得数据挖掘功能能够更好地与多维数据分析和OLAP（在线分析处理）操作集成。
在实际应用中，将数据挖掘技术应用于软件项目风险管理系统，不仅可以提升对风险数据的深入分析和模式挖掘能力，而且可以为项目团队提供更加精准和及时的风险决策支持。借助于数据挖掘模型，可以构建出能够动态反映项目风险变化的决策支持系统，使项目管理更加科学、系统和高效。通过这种方法，项目管理者可以及时发现问题、预测风险，并采取相应的风险应对措施，从而保障项目的顺利进行和成功交付。
