1、數據分析指南目錄1概述31.1數據分析的目的31.2整體思路32項目組數據分析指南32.1進度-工作量-規模-成本3進度分析3工作量分析4規模分析4成本分析42.2質量4評審分析4測試分析5故障種類分析5品質評價圖表52.3其他53綜合數據分析指南53.1過程能力的分析53.2“28”關鍵問題分析63.3趨勢分析63.4潛在關系分析63.5原因分析7附錄1 結果分析圖表8趨勢圖8直方圖8排列圖（Pareto圖）9因果圖9散點圖10控制圖10附錄212數據定義121)工作量122)進度123)成本124)規模125)質量126)其他12代碼行計算標準121概述1.1數據分析的目的對于項目組來說，

2、數據分析的主要目的是實時了解項目狀態，驗證計劃執行情況，并從數據分析中發現項目潛在的問題或風險，以便盡早采取應對措施，保證項目處于有效控制之下。對于組織層來說，數據分析的主要目的是分析統計組織過程的能力，為項目組做估計時提供依據，并作為過程改進的基礎。1.2整體思路對于項目組來說，數據分析主要從三個緯度進行分析：1、進度-工作量-規模-成本；2、質量；3、其他。其中進度-工作量-規模-成本和質量是反映項目成功的關鍵參數，同時也是組織最關注的指標，而其他緯度的數據，主要作為數據分析時的參考。本文描述的項目層的分析思路或者分析角度主要有：a) 比較計劃和實際的數據，驗證計劃執行情況并發現實際執行中

3、的偏差；b) 將偏差與項目閾值或者組織能力上下限進行比較，發現偏離控制范圍的點并找出根本原因，采取應對措施；c) 單一的分析并不能完全判斷出過程是否穩定可控，還需要根據數據之間的相互聯系結合其他角度或維度的數據分析來輔助判斷項目的狀態，以便發現潛在的可能超出控制范圍的問題；另外數據還需要進行綜合分析，方法主要分成以下5種：a) 通過控制圖對過程能力進行分析；b) 通過分布圖或排列圖情況對問題的等級進行分析。c) 通過趨勢圖分析變化趨勢；d) 通過散點圖分析兩類數據的潛在關系；e) 通過因果圖分析問題產生的原因。注意：各分析工具的介紹請參見附錄一。2項目組數據分析指南2.1進度-工作量-規模-成

4、本進度、工作量和規模這三者是相互關聯的，因此在分析每個指標的同時，可以結合其他兩個指標來輔助判斷項目的狀態，確定項目可能存在的問題。進度分析 分析角度：計劃與實際進度的比較，進度偏差率與進度控制閾值的比較 分析說明：n 進度的跟蹤分為：各階段進度的跟蹤和各任務進度的跟蹤。n 利用干特圖（或其他形式的圖表）跟蹤各任務的進度，當計劃進度和實際進度產生偏差并超出控制界限時，需要分析原因，并及時解決問題。n 每個階段結束時，比較本階段的計劃進度和實際進度，當實際與計劃進度有偏差時，計算出進度偏差率，并將進度偏差率與進度控制閾值進行比較，檢查進度偏差是否處在控制范圍內。n 進度閾值是為項目設定的進度偏差

5、的控制限，如果進度偏差在閾值范圍內，則認為項目進度處于統計控制之下；如果進度偏差超過了閾值，則說明進度偏離了控制，需要對偏差進行原因分析，找出影響進度的可能原因。n 使用趨勢圖比較各階段進度的偏差趨勢，如果偏差處于逐漸增大的趨勢，可能預示著過程有失去控制的風險，因此也需要對這種逐漸增大的趨勢進行原因分析，找出導致偏差逐漸增大的原因，以便提前采取措施避免可能發生的進度超出控制范圍的風險。n 可以使用因果圖列舉出造成進度偏差的可能原因，再分析這些原因影響的優先級，可以使用Pareto圖對原因進行優先級的排序，以便確定導致問題的主要原因，并采取應對措施。n 產生進度偏差的可能原因：n 計劃有問題；n

6、 人員有問題；n 工作有問題；n 溝通有問題；n 風險發生；n 由外部因素引起問題；n 其他原因； 注：進度受到工作量投入的影響，也可以通過產品規模的完成情況來反映，同時由于質量問題也會嚴重影響進度的完成，因此在進行偏差原因分析時需要注意結合這些相關因素來進行。工作量分析 分析角度一：計劃與實際工作量的比較，工作量偏差率與工作量控制閾值的比較 分析說明：n 工作量的分析和進度分析的方法是一樣的，也分為各任務工作量的分析和各階段工作量的分析，具體可以參見進度分析。規模分析 分析角度一：比較計劃與實際的產品規模，比較規模偏差率和規模控制閾值比較 分析說明：n 當計劃與實際存在偏差時，比較規模偏差率

7、與相應的規模控制閾值，檢查偏差是否處在控制范圍內；n 如果偏差超出了控制范圍，除了進行原因分析外，要將其作為進度和工作量偏差的可能原因輸入，來輔助分析進度和工作量的偏差，考慮從控制規模上來控制進度和工作量。成本分析 分析角度一：比較計劃與實際的總成本，比較成本偏差率和成本控制閾值比較 分析說明：n 當計劃與實際存在偏差時，比較成本偏差率與相應的成本控制閾值，檢查偏差是否處在控制范圍內；n 如果偏差超出了控制范圍，需要進行原因分析外。2.2質量質量指標通過測試、評審以及缺陷的分布情況來表示。評審分析評審故障檢出率反映了被評審工作成果的質量狀況；而評審準備速度和評審速度從另一個方面反映了評審過程的

8、有效性，使用這兩個參數可以輔助分析缺陷清除過程的有效性，進而幫助判斷階段質量目標的達成情況。 分析角度：評審故障檢出率與質量目標相比較； 分析說明：n 當評審故障檢出率在質量目標范圍之內時，說明工作成果的質量水平達到了預計的目標。另外，此時還可以考慮評審速度和評審準備速度，看是否評審的充分的。n 當評審故障檢出率超出質量目標或未達到質量目標時，需要進行原因分析，分析的結果有兩種：第一，當前質量狀況正常，符合實際情況，不需要再次評審；第二，當前質量狀況不正常，需要再次評審。測試分析測試故障檢出率反映的代碼的質量狀況，而測試密度和測試速度反映了測試過程的有效性。 分析角度：測試故障檢出率與質量目標

9、相比較； 分析說明：n 當測試故障檢出率在質量目標范圍之內時，說明代碼的質量水平達到了預計的目標。另外，此時還可以考查測試速度和測試密度，以此判斷測試是否充分。n 當測試故障檢出率超出質量目標或未達到質量目標時，需要進行原因分析，分析的結果有兩種：第一，當前質量狀況正常，符合實際情況，不需要再進一步測試，可以進入下一階段；第二，當前質量狀況不正常，需要進一步的測試。故障種類分析 分析角度：對故障種類的分布數據進行分析 分析說明：n 故障種類的區分原則有很多種，例如可以按：用例、缺陷的原因、重要程度、類型等。n 計算出各類故障的分布情況后，可以使用排列圖或餅圖來標識出產生80故障的種類，并分析其

10、產生的原因，以作為改進項目質量的入口點。品質評價圖表 分析角度：對評審和測試的結果進行分析并做出評價 分析說明：使用直方圖、折線圖、散點圖對評審和測試的品質狀況、故障趨勢、測試覆蓋（測試密度、故障密度）狀況進行分析。2.3其他包括風險數據，懸案數據，變更數據，項目支持過程數據，培訓數據等等。風險數據的分析可以參見風險管理過程，培訓數據的分析定期由公司級的培訓小組進行統計。3綜合數據分析指南3.1過程能力的分析l 分析目的：統計過程各項指標的能力，為項目估計提供參考，并為過程改進提供依據。l 分析方法：一般般采用控制圖進行分析，步驟如下：a) 通過統計學方法（XmR）計算樣本值的均值和上下限值；

11、b) 對均值和上下限進行合理性調整；c) 畫出控制圖；d) 觀察異常模式；e) 分析異常模式產生的原因（特殊原因和共同原因）；f) 剔除異常，形成能力指標值，作為項目估計的參考數據之一；g) 根據以上分析的結果，列出需要解決的問題列表；h) 從問題的普遍性、嚴重性、緊急性等方面給問題分等級，從中選出最需解決的問題，作為過程改進的目標。l 適用范圍：此分析方法適用與所有能力指標（也就是測量集中列出的組織級測量項）。3.2“28”關鍵問題分析l 分析目的：把數據按一定準則進行分類，找出關鍵的類別。l 分析方法：一般般采用餅圖和排列圖進行分析，步驟如下：1）統計各項分布數據的均值；2）畫出餅圖和排列

12、圖；3）從圖中觀察比例占80%少數數據類型；4）分析產生這80%數據的原因；5）根據原因列出問題；6）從問題的普遍性、嚴重性、緊急性等方面給問題分等級，從中選出最需解決的問題，作為過程改進的目標。l 適用范圍：缺陷種類的分布（按用例，按試樣，按功能，按類型，按階段，按嚴重程度等），工作量階段分布，工作量過程分布，各過程裁減次數的比較，各過程NC次數的比較等等。3.3趨勢分析l 分析目的：通過與以前數據（多個）的比較，觀察指標的變化趨勢。l 分析方法：一般趨勢圖進行分析，步驟如下：1）統計當前指標值，并收集歷史指標值；2）以時間為橫軸畫出趨勢圖；3）從圖中觀察指標變化的趨勢；4）如果存在明顯的趨

13、勢，需要進一步確定是好的趨勢還是壞的趨勢；5）對趨勢產生的原因進行分析；6）根據產生的原因，有選擇的采取措施，保持好的趨勢，抑制壞的趨勢。l 適用范圍：適用于各項指標，尤其是效率類、偏差類以及客戶滿意度指標。3.4潛在關系分析l 分析目的：找出兩個指標間的關系l 分析方法：一般采用散點圖進行分析，步驟如下：1）假設兩種存在關系的指標；2）以各項目數據為樣本值，畫出散點圖；3）從圖中觀察兩種指標的潛在關系；4）如果從圖中能明顯看出兩者存在關系（線性和非線性），繼續下一步；5）通過回歸分析（線性回歸和非線性回歸）確定兩者的函數關系；（此步比較復雜，可以采用最簡單的趨勢分析來代替，例如：正比增長關系

14、，負比增長關系等）6）確定兩者關系以后，可以考慮通過改變某一指標的投入情況來影響另外一個指標。l 適用范圍：適用于一切可能存在直接或間接關系的測量項。例如：質量成本與客戶滿意度、需求變更次數與生產率、測試工作量與生產率等。3.5原因分析l 分析目的：分析導致特定結果的各種因素，并對各因素規類。l 分析方法：一般采用因果圖（魚骨圖）進行分析，步驟如下：1）確定特定的結果；2）確定影響結果的大的因素；3）細化大因素；注意：確定因素時可以采用頭腦風暴的方法。l 適用范圍： 適用于所有原因分析。附錄1 結果分析圖表當我們對收集到的數據進行分析時，需要將這些數據進行分類和整理，并使用一些特定的工具來組織

15、和總結數據以便尋找趨勢以及相互關系。下面就對一些常用的分析工具進行簡單的介紹。趨勢圖趨勢圖是專用于時序形式的散點圖，可以快速的檢查數據在整個時間出現的趨勢或其他模式。趨勢圖可以用來監控一個過程，看它是否有明顯的趨勢，或它的行為是否以其他的方式在改變。產品生產能力、產品大小、班組規模、發現的缺陷數目、積壓的工作、累計或每天的資源消耗量，這些觀測值都是趨勢圖處理的對象。趨勢圖能夠清楚地顯示任何按間隔或比例來標度變量的行為。如：工作量偏差有逐漸增大的趨勢。直方圖直方圖用于顯示以經驗為主的觀察分布。它顯示了事件在整個一系列給定的觀察值上或一段時間內發生的頻率。直方圖可以用于刻畫幾乎任何產品或過程的屬性

16、值，例如模塊大小、缺陷修復時間、每次評審發現的缺陷數等。它還有助于揭示在整個過程、項目產品的差異。如：柱體的高度與每個單元中出現的次數成比例。排列圖（Pareto圖）是直方圖一種特殊形式，該圖根據問題、原因和操作數量、發生的頻率或影響把它們分為不同的等級，按級別進行排列，有助于判斷行為或改進機會的優先級。它是從“大量的無關緊要的問題”中突出“少數幾個至關重要的問題”的一種有用的技術。如：因果圖因果圖是用來探測和展示問題（后果）與它可能的原因之間的關系圖。它是由Ishikawa在1943年發明的，所以也被稱為Ishikawa圖。又因為它看起來像魚的骨骼，通常也被稱為魚骨圖。這種圖通常是在持有不同

17、觀點的人一起討論期間進行繪制。如：散點圖根據經驗顯示過程的兩個特征之間的關系。繪制點的模式可能表明兩個因素間有聯系，例如因果關系。如果條件具備，也就是說如果存在一個偶然原因的恒定系統，散點圖是回歸分析的自然預報器。它能更準確的揭示數據之間的相互聯系。但是它的局限性在于通常只能處理兩個變量。如：表示了一個變量相對于另一個變量是如何表現的。控制圖典型的控制圖如下所示：控制圖都有一條中心線，并在中心線的兩側有控制限。中心線和界限都代表了計算的評估。計算該評估所用到的一組觀察值是在過程運行時采集的。它用于判斷觀察值是否處在統計控制范圍內，研究說明：處在控制上下限內的數據之間的偏差是由于過程本身的原因（

18、即公共原因）引起的，反映了過程的正常結果；而落在控制上下限之外的數據是由于可預防的偶然原因引起的，它反映了過程的不穩定性，需要進行原因分析，找到這個偶然原因并進行排除，從而保證過程的穩定性、可控性和可預測性。如：下圖表示了一個穩定的過程觀察值。附錄2數據定義1) 工作量l 工作量：用人時、人日、人周、人月表示：1人日=7.5人時；1人周=5人日；1人月=20人日。l 工作量估算偏差=（估算值-實際值）/ 實際值2) 進度l 項目周期：用日歷天、日歷周、日歷月表示；項目周期是從項目正式開始（項目開始日期）到交付給客戶（項目結束日期）的時間（日歷天數）。l （項目進行中）進度估算偏差=（最新估算結

19、束日期-最初估算結束日期）/（最新估算結束日期-開始日期+1）l （項目結束時）進度估算偏差=（項目結束日期-最初估算結束日期）/（項目結束日期-開始日期+1）3) 成本l 項目成本：這里關注的成本是項目受注書中的直接成本。l 成本估算偏差=（估算值-實際值）/ 實際值4) 規模l 文檔規模：用頁數表示。l 代碼規模：用Kstep表示，不同的語言需要分別收集統計。代碼行LOC的定義以及計算標準請參見下面的“代碼行計算標準”。l 代碼規模估算偏差=（估算值-實際值）/ 實際值5) 質量l 故障（Defect）：所有在評審和測試當中發現的對最終產品質量產生直接影響的問題。l 評審故障檢出密度：平均每頁或每ks