曙海教學(xué)優(yōu)勢
我們的課程培訓(xùn)了大批受歡迎的實(shí)戰(zhàn)型工程師。大批企業(yè)與我們
建立了良好的合作關(guān)系。曙海培訓(xùn)的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。
秉承二十幾年積累的教學(xué)品質(zhì),本課程以真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)為導(dǎo)向,授課工程師將會與您分享設(shè)計(jì)的全流程及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗(yàn)。
??初始級,估算級,比對級,量化管理級,量化改進(jìn)級
??功能點(diǎn)的最基本概念
??功能點(diǎn)計(jì)數(shù)項(xiàng):ILF與EIF,EI/EO/EQ
??普通文檔中與功能點(diǎn)計(jì)數(shù)項(xiàng)對應(yīng)的概念
??課程內(nèi)容
o?早期需求采集
§?用戶訪談與需求采集誤區(qū)
o?SEAi需求分析法
§?識別產(chǎn)品的場景Scenario
·?建立場景描述語言
§?需求拆分
·?從場景描述中發(fā)現(xiàn)實(shí)體Entity(作為史詩故事)
o?識別標(biāo)準(zhǔn)
o?分析完成標(biāo)準(zhǔn)
·?為每一個實(shí)體分析CRUD行為Action(作為用戶故事)
o?識別標(biāo)準(zhǔn)
o?分析完成標(biāo)準(zhǔn)
§?練習(xí):基于實(shí)際需求進(jìn)行場景描述和實(shí)體拆分,即ILF/EIF層
§?練習(xí):利用CRUD拆分行為,即EI/EO/EQ層
§?練習(xí):使用《SEAi需求模板》生成整體需求文檔
?
??功能點(diǎn)的歷史
??1979年:IFPUG的原始功能點(diǎn)
??2000年(約):NESMA的簡化功能點(diǎn)
??2009年:中國功能點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)
??課程內(nèi)容:
o?IFPUG功能點(diǎn)定義五種計(jì)數(shù)項(xiàng)
§?復(fù)雜的調(diào)整因子定義(本課程中棄用)
o?NESMA兩級簡化體系
§?Indicative Function Point
§?Estimated Function Point
o?AFP簡化體系(接近SiFP)
§?Agile Function Point
o?軟件因素調(diào)整因子
§?應(yīng)用類型調(diào)整因子
§?規(guī)模調(diào)整因子
§?變更調(diào)整因子
§?二次開發(fā)調(diào)整因子
§?維護(hù)調(diào)整因子
§?多端開發(fā)調(diào)整因子
o?開發(fā)因素調(diào)整因子
§?團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)因子
§?語言類型因子
o?實(shí)際使用中因子的選擇
o?國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)及其使用
??課程內(nèi)容
o?兩種功能點(diǎn)
§?應(yīng)用功能點(diǎn)(靜態(tài))
§?開發(fā)功能點(diǎn)(動態(tài))
o?對需求文檔進(jìn)行功能點(diǎn)度量
§?普通文檔計(jì)數(shù)法(200~400FP/人天,但遺漏率極高)
§?基于SEAi文檔的功能點(diǎn)計(jì)數(shù)法(兼容NESMA?EFP計(jì)數(shù)法,效率無限(但需要文檔反應(yīng)真實(shí)產(chǎn)品且變更被記錄),精度與需求編寫者相同)
·?練習(xí):使用AdaScope工具對按SEAi結(jié)構(gòu)編寫的需求文檔進(jìn)行計(jì)數(shù)
o?對已完成系統(tǒng)的應(yīng)用功能點(diǎn)進(jìn)行度量
§?界面計(jì)數(shù)法(最原始的IFPUG計(jì)數(shù)法,效率200~400FP/人天,精度10%(與使用者水平相關(guān)))
§?簡化的界面計(jì)數(shù)法(NESMA?EFP計(jì)數(shù)法,效率約2000FP/人天,精度不詳(估計(jì)在15%左右))
·?練習(xí):對已有軟件(需要在課堂環(huán)境中可訪問)進(jìn)行功能點(diǎn)計(jì)數(shù)
§?數(shù)據(jù)庫回歸法(2009年中國標(biāo)準(zhǔn)中推薦使用的計(jì)數(shù)法,效率約4000~6000FP/人天,精度不詳(估計(jì)在30%左右))
·?練習(xí):對預(yù)先導(dǎo)出的數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行功能點(diǎn)計(jì)數(shù)練習(xí)
§?SEAiSwagger自動計(jì)數(shù)法(AdaPPM工具中的簡化計(jì)數(shù)法,效率無限(僅需1分鐘安裝插件),精度約20%(與架構(gòu)相關(guān),需要校準(zhǔn));但無法識別三方行為(多數(shù)時候差異不大,特定狀態(tài)需人工校準(zhǔn)))
·?練習(xí):在生產(chǎn)軟件中必須已經(jīng)安裝Swagger,并在本地安裝GetFpFromSwagger(講師提供)
o?對迭代開發(fā)中系統(tǒng)的開發(fā)功能點(diǎn)進(jìn)行度量
§?增強(qiáng)/E?與廢棄/R功能點(diǎn)的功能點(diǎn)計(jì)數(shù)
§?SEAi中對增強(qiáng)與廢棄功能的標(biāo)記
·?練習(xí):使用AdaScope對迭代需求進(jìn)行自動計(jì)數(shù)
??課程內(nèi)容
o?度量的2個時機(jī)
o?選擇不可控因素為標(biāo)準(zhǔn)度量項(xiàng)
o?Dev研發(fā)五大開發(fā)度量指標(biāo)(FP=功能點(diǎn)數(shù))
§?生產(chǎn)率 =?FP/人天(激勵因素)
§?編碼消耗率 =?邏輯代碼行 /?FP(保健因素)
§?測試用例密度 =?測試用例數(shù) /?FP(保健因素)
§?測試缺陷密度 =?測試缺陷數(shù) /?FP(保健因素)
§?發(fā)布缺陷密度 =?發(fā)布缺陷數(shù) /?FP(激勵因素)
o?Ops運(yùn)維三大發(fā)布度量指標(biāo)
§?開發(fā)周期(保健因素)
§?需求交付周期(保健因素)
§?缺陷修復(fù)時間(激勵因素)
o?基礎(chǔ)度量數(shù)據(jù)的定義與采集方法
§?功能點(diǎn)數(shù)
§?人天數(shù)計(jì)算方法
§?測試用例計(jì)數(shù)方法
§?測試缺陷計(jì)數(shù)方法
§?發(fā)布缺陷數(shù)計(jì)數(shù)方法
§?練習(xí):聯(lián)系隔壁團(tuán)隊(duì),使用課上提到的方法,獲取其產(chǎn)品當(dāng)前的全套數(shù)據(jù)。
o?基準(zhǔn)比對與五點(diǎn)估算
§?利用P10,P25,P50,P75,P90對基線進(jìn)行分布表述
§?練習(xí)1:在Excel表中建立Benchmarking基線
§?演示1:在AdaPPM中建立Benchmarking基線,并與行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比
§?演示2:在AdaPPM中分析Benchmarking基線的走向
§?對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以便進(jìn)行橫向?qū)Ρ?/font>(練習(xí)見后)
??核心目標(biāo)1:掌握內(nèi)部與行業(yè)排名的技術(shù)
??核心目標(biāo)2:理解利用度量數(shù)據(jù)進(jìn)行績效管理的基本原則
??課程內(nèi)容
o?橫向?qū)Ρ?/font>
§?利用“應(yīng)用功能點(diǎn)”及派生度量項(xiàng)建立團(tuán)隊(duì)基線
§?演示1:在AdaPPM中對比組織內(nèi)部項(xiàng)目的五大指標(biāo)排名
§?演示2:在AdaPPM中對比項(xiàng)目 pk?業(yè)界的五大指標(biāo)
o?縱向跟蹤(統(tǒng)計(jì)過程控制)
§?利用“開發(fā)功能點(diǎn)”及派生度量項(xiàng)建立統(tǒng)計(jì)過程控制
§?演示1:在AdaPPM中監(jiān)控各項(xiàng)指標(biāo)穿越P25/P75的情況
??預(yù)測模型
o?練習(xí)1:在Excel表中對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合
??基于預(yù)測模型制定組織與項(xiàng)目的目標(biāo)
o?練習(xí)2:在Excel表中求解“歸一化測試缺陷密度”
o?練習(xí)3:在Excel表中求解“達(dá)到特定缺陷密度所需的CCI數(shù)值”
??相關(guān)性分析及其強(qiáng)弱分析
o?相關(guān)性與因果關(guān)系的區(qū)分
??常見的因果性量化分析
o?測試缺陷密度 vs?生產(chǎn)率
o?編碼消耗率 vs?生產(chǎn)率
o?維護(hù)擴(kuò)展指數(shù) vs 生產(chǎn)率
o?維護(hù)擴(kuò)展指數(shù) vs 測試缺陷密度
??從相關(guān)性到因果性
o?練習(xí)1:在Excel中進(jìn)行求解兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)
o?演示1:在AdaPPM中進(jìn)行相關(guān)性分析
??何為根因
??可落地的解決方案
o?可理解,可實(shí)行,可落地
??已經(jīng)過量化驗(yàn)證的解決方案
o?架構(gòu)對生產(chǎn)率與測試缺陷密度的影響
o?代碼維護(hù)擴(kuò)展指數(shù)對生產(chǎn)率的影響
o?代碼維護(hù)擴(kuò)展指數(shù)對測試缺陷密度的影響
??平衡積分卡的四象限
??理解保健因素與激勵因素的差異
??“首席科學(xué)家制度”
??QAMMI量化敏捷成熟度模型概述
o?基于行為與基于量化的成熟度模型對比
o?擴(kuò)展的度量數(shù)據(jù)(約10個左右)