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度量数据分析的3个层次
79 2024-10-03
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文章来源:
麦哲思科技任甲林
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摘要
在CMMI的MA过程域实施中,企业往往积累了大量数据但未能有效分析,导致数据未能为决策提供足够支持。有效的数据分析方法对于充分利用这些数据至关重要。
1. 简单观察分析
首先,简单观察分析涉及对数据的整理和图形化,例如饼图、条形图、直方图等。通过图形可以直观地观察得出结论。然而,选取适当的图形类型是一个常见挑战,需要分析者有丰富经验和数据敏感度。
2. 稳定性分析
其次,稳定性分析基于过程稳定原理,通过分析大量数据来发现特殊偏差和排除异常点。统计过程控制是此类分析的一个成熟工具,但在软件领域的应用面临数据采样点少和项目组可比性差的问题。选择合适的控制图也是稳定性分析中的一个要点。
3. 相关性分析
最后,相关性分析旨在判断两个或多个变量之间的关联度,例如工作量与项目规模的关系。COCOMO II模型是分析工作量与规模相关性的著名模型,但并不适用于所有公司和项目。因此,企业需基于历史数据建立适合自身的模型。
这三种分析层次反映了组织的成熟度。CMMI的2-3级组织通常只能进行简单观察分析,而达到4级的组织则能够执行稳定性分析和相关性分析。
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麦哲思科技任甲林
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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