专题课程
【课程简介】
在软件开发行业日益蓬勃的今天,如何做到目标驱动、高绩效、客观透明的项目管理,成为各软件企业日益关注的课题。在CMMI中,统计技术的应用作为高成熟度的标志,被更加明确地提及;而大名鼎鼎的六西格玛管理策略,也正是以统计技术为理论基础。然而作为一门数学领域的高级技术,统计技术如何应用到软件项目管理中,与六西格玛在生产制造行业的应用又有何区别,可谓是软件质量管理领域的一大挑战。
本课程内容包括统计分析的基本理论,以及将统计和其他量化技术应用于项目管理的大量典型实践和典型案例,参训者将掌握如何分析、控制项目开发过程绩效的方法,从而不断改进开发过程和产品质量。
【培训特色】
理论与实际案例相结合,并手把手进行现场操作,学会统计分析工具Minitab的使用。通过本课程大家将掌握统计学的思维方式,并学会解读在大量度量数据背后隐藏的规律和异常情况。
【目标收益】
Ø 过程性能基线的含义和建立方法,用于了解当前绩效水平;
Ø 过程性能模型的建立方法,用于预测项目目标达成概率;
Ø 统计过程控制原理,及通过控制图判断项目异常的方法;
Ø 判断过程改进是否有效的检验方法;
Ø 软件项目所遵循的其他特定模型和模拟方法。
【培训对象】
软件质量管理岗位/EPG,项目经理,QA/质量保证人员等。
【课程大纲】
课程名称
内容大纲
级别
统计分析基础概念
总体和样本
初级
如何建立性能基线(PPB)
过程性能基线的含义和描述方式
统计过程控制(SPC)
SPC的原理
中级
软件可靠性增长模型
软件可靠性基本概念
假设检验
什么是假设检验
高级
相关性分析
数据间的相关性
回归分析与方差分析(PPM)
什么是回归分析
软件管理中的蒙特卡罗模拟
过程性能模型概述
描述集中趋势的统计量
描述离散程度的统计量
几种常见分布的介绍
几种建立PPB的方法
-箱线图法、控制图法、…
PPB的建立流程
建立PPB的常见问题
控制图的判读原则
过程能力指数Cpk
几种典型的控制图
-计量型控制图、计数型控制图
控制图的选择
Gompertz模型的原理
Gompertz模型的拟合工具使用
假设检验的原理
假设检验的步骤
假设检验的类型
-参数检验、非参数检验
四种刻度类型
不同刻度类型的相关性分析方法
-线性相关分析、秩相关系数、方差分析、卡方检验
一元线性回归分析
多元线性回归分析
回归方程的检验
逐步回归分析
方差分析
回归分析的步骤
利用回归方程进行预测
回归分析的高级话题
蒙特卡罗模拟建模的基本思想
水晶球软件建模的方法
蒙特卡罗模拟的案例分析
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