数据操作
数据操作
软件度量是一个包含许多活动的度量标准,其中涉及到一定程度的度量。软件测量的成功取决于收集和分析的数据的质量。
什么是好数据?
收集的数据可以被认为是一个很好的数据,如果它可以产生以下问题的答案 –
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他们是对的吗?– 如果数据是根据度量定义的确切规则收集的,则可以认为数据是正确的。
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它们准确吗?− 准确度是指数据与实际值之间的差异。
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它们是否适当精确?– 精度处理表达数据所需的小数位数。
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它们一致吗?– 如果数据没有显示从一个测量设备到另一个测量设备的重大差异,则可以认为数据是一致的。
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它们是否与特定活动或时间段相关联?− 如果数据与特定活动或时间段相关,则应在数据中明确说明。
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它们可以复制吗?− 通常情况下,调查、案例研究和实验等调查经常在不同情况下重复进行。因此,数据也应该可以轻松复制。
如何定义数据?
为测量目的收集的数据有两种类型 –
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原始数据– 原始数据来自过程、产品或资源的初始测量。例如:组织中员工的每周时间表。
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精炼数据– 精炼数据是从原始数据中提取基本数据元素以导出属性值的结果。
可以根据以下几点定义数据 –
- 地点
- 定时
- 症状
- 最终结果
- 机制
- 原因
- 严重性
- 成本
如何收集数据?
数据的收集需要人工观察和报告。经理、系统分析员、程序员、测试员和用户必须在表单上记录行数据。为了收集准确和完整的数据,重要的是 –
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保持程序简单
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避免不必要的录音
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培训员工需要记录数据和使用的程序
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及时以有用的形式向原始提供者提供数据捕获和分析的结果,以帮助他们开展工作
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验证在中央收集点收集的所有数据
数据收集计划涉及几个步骤 –
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根据 GQM 分析决定要衡量的产品
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确保产品处于配置控制之下
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准确决定要测量的属性以及如何导出间接测量值
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一旦指标集明确并且要测量的组件集已经确定,设计一个方案来识别测量过程中涉及的每个活动
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建立处理表格、分析数据和报告结果的程序
数据收集计划必须在项目计划开始时开始。实际数据收集发生在开发的许多阶段。
例如– 一些与项目人员相关的数据可以在项目开始时收集,而其他数据收集(例如工作量)在项目开始时开始并通过运营和维护继续。
如何存储和提取数据
在软件工程中,数据应存储在数据库中并使用数据库管理系统 (DBMS) 进行设置。下图显示了数据库结构的示例。该数据库将存储在组织不同部门工作的不同员工的详细信息。
在上图中,每个框都是数据库中的一张表,箭头表示从一张表到另一张表的多对一映射。映射定义了保持数据逻辑一致性的约束。
一旦设计了数据库并填充了数据,我们就可以使用数据操作语言来提取数据进行分析。