度量数据分析的3个层次

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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文章来源：

麦哲思科技任甲林

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