Assessment of Software Project Proposal using Analytical Hierarchy Process: A Framework
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Application software helps organizations to perform effectively and efficiently in the competitive environment and hence provide value-added services to customers. High significance of application software stimulates organizations to carrying out thorough evaluation of software project proposals that vendors submit with the view of selecting best proposal with optimal performance when implemented. This process entails a number of assessment criteria, multiple conflicting goals, and increasingly turbulent environment. Therefore the need arises for the use of Analytical Hierarchy Process (AHP) for assessment. Aim: This research focused on development of AHP based model for software project proposal assessment and select proposal that guarantees optimal performance when implemented. Materials and Methods: AHP process was divided into 3 phases: Decomposition phase for identification of decision alternatives and evaluation criteria; Measurement of Preference phase for identifying relative importance of criteria using pairwise comparison matrix; and Synthesis phase to establish percentage of relative priorities for ranking proposals and select the best. Results: 64 variables were established and were hierarchically arranged into 4 levels based on degree of preference. It was evident from the priority graph that functionality (35.26%), quality (22.00%) and usability (19.34%) had the higher priority weights, while cost (2.47%) and vendor services (6.26%) had the least. Conclusion: AHP based software project proposal evaluation framework was presented whereby functionality, quality and usability have more consideration than cost elements in the assessment of software projects. Future work attempts to include organizations size, type of business, and experience criteria in the AHP model and implement the framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».