软件过程度量数据
软件工程软件度量
软件工程软件度量软件度量是软件工程中的重要概念。
它用于衡量和评估软件产品及其开发过程的质量和成熟度。
软件度量的目标是提供客观、可量化的指标来评估软件的可信度、可维护性和可靠性。
本文将介绍软件度量的概念、分类以及其在软件工程中的应用。
一、软件度量的概念软件度量是指通过测量、收集、分析和解释各类软件相关数据，并将其转化为有用的信息来评估软件的特性和质量。
软件度量可分为两个维度：一是测量软件过程中的各种指标，如时间、成本、工作量等；二是测量软件产品的质量特性，如可靠性、可维护性、可扩展性等。
通过软件度量，软件工程师可以对软件项目进行定量化的分析和评估，从而更加科学地管理软件开发过程。
二、软件度量的分类根据度量的对象和度量目的，软件度量可分为四大类：过程度量、产品度量、资源度量和行为度量。
1. 过程度量过程度量是对软件开发过程中活动和任务的度量。
通过测量软件过程中的各种指标，可以了解软件开发的时间、成本、效率等情况，以便进行合理的进度和资源安排，提高软件项目的管理效果。
2. 产品度量产品度量是对软件开发过程中产生的软件产品的度量。
通过测量软件产品的各种属性和特征，可以评估软件的功能完备性、可靠性、可用性等。
产品度量对于软件质量的控制和改进具有重要作用。
3. 资源度量资源度量是评估软件项目所需资源的度量。
这些资源包括人员、时间、技术工具、资金等。
通过对资源的度量和分析，可以合理配置资源，提高开发效率，降低成本，并确保软件项目的顺利进行。
4. 行为度量行为度量是对软件开发人员和软件用户行为的度量。
通过对软件开发人员的工作质量、工作效率和软件用户的满意度的度量，可以评估和改进软件开发过程中的问题，并促进团队和个人的专业成长。
三、软件度量在软件工程中的应用软件度量在软件工程中具有广泛的应用价值。
以下是几个常见的应用场景：1. 项目管理软件度量可以帮助项目经理对软件项目进行进度管控、资源分配和风险管理。
通过对过程度量和资源度量的分析，项目经理能够及时发现问题，采取相应措施来保证项目按时完成。
常见软件项目度量指标介绍
SR缺陷引入密度(个/页)
SRS类型缺陷数/SRS文档页数
HLD缺陷引入密度(个/页)
HLD类型缺陷数/HLD文档页数
LLD缺陷引入密度(个/页)
LLD类型缺陷数/LLD文档页数
Code缺陷引入密度(个/KLOC)
CODE类缺陷数/代码规模
IT实测规模缺陷发现密度(个/KLOC)
IT发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模
ST实测规模缺陷发现密度(个/KLOC)
ST发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模
总结:
开展度量活动的一个最关键的因素是要保证度量基础数据的有效、准确性,否则度量结果将是垃圾,反而会起误导作用.搜集准确有效的度量数据工作量并不小，所以决定采用哪些度量项需要从投入和产出来衡量。
15
3
系统测试
测试用例的有效性
%
系统测试阶段
依据测试用例发现的缺陷个数/所有的缺陷个数
和项目目标对比
评价测试用例的有效性，判断是否需要提高测试用例的设计技术
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分配需求稳定性指数(%)
(1-(修改、增加或删除的分配需求数/初始的分配需求数))*100
软件需求稳定性指数(%)
(1-(修改、增加或删除的软件需求数/初始的软件需求数))*100
发布前缺陷发现密度(个/KLOC)
((发布后缺陷发现总数-(发布后前测试计划本身缺陷数)/规模(KLOC)(这里的发布指开发向测试部发布)
每千行代码的文档规模(度量目的：建立基线，为评估交付件的质量从设计是否充分、粒度是否合理角度提供参考)
常见软件项目度量指标 和控制指标
软件项目度量指标和控制指标是软件开发过程中非常重要的一部分，它们能够帮助开发团队和管理人员评估项目进展情况，及时发现并解决问题，确保项目按时交付、质量可控。
本文将从常见软件项目度量指标和控制指标两个方面进行探讨，为软件项目管理提供有益的参考。
一、常见软件项目度量指标对于软件项目管理来说，度量指标是评估项目进展和质量的重要依据，合理选择和使用度量指标能够帮助团队领导及时发现问题、及时调整问题和保证项目交付质量，常见的软件项目度量指标有：1. 代码行数：代表了软件代码的规模，是度量软件规模的最基本指标之一。
代码行数在软件开发过程中被广泛使用，可以用于评估软件规模、成本估算、进度控制等方面。
2. 功能点数：是根据软件功能区分的度量指标，它能够更好地反映软件的实际使用价值。
功能点数是一个重要的度量指标，可以帮助团队直观地了解软件的功能复杂度和开发进度。
3. 缺陷密度：是度量软件质量的重要指标之一，它可以帮助团队了解软件的缺陷情况，以及缺陷的严重程度。
通过缺陷密度指标，团队可以及时发现和解决软件质量问题，提高软件质量。
4. 代码覆盖率：是度量软件测试覆盖情况的指标，通过代码覆盖率可以了解软件的测试覆盖情况，帮助团队评估测试质量和发现测试遗漏情况。
5. 进度指标：包括工作完成进度、任务完成比例、工作量增减变化情况等，可以帮助团队领导及时了解项目进展情况，调整项目计划和资源分配。
二、常见软件项目控制指标除了度量指标，软件项目的控制指标也是非常重要的，它们能够帮助团队领导控制项目进度、成本和质量，确保项目按时交付和质量可控。
常见的软件项目控制指标有：1. 成本偏差（Cost Variance，CV）：是衡量项目成本偏离预算的指标，CV=实际成本-计划成本，通过成本偏差指标可以帮助团队领导了解项目成本控制情况，及时调整成本预算和资源分配。
2. 进度偏差（Schedule Variance，SV）：是衡量项目进度偏离计划的指标，SV=实际完成工作-计划完成工作，通过进度偏差指标可以帮助团队领导了解项目进度控制情况，及时调整项目计划和资源分配。
软件开发过程质量与产品质量度量方法
软件开发过程质量与产品质量度量方法汇报人：日期:软件开发过程质量的定义软件开发过程质量度量的重要性1. 代码行数2. 缺陷密度3. 测试覆盖率0302016. 系统稳定性7. 用户满意度软件开发产品质量的定义软件开发产品质量度量的重要性软件开发产品质量的度量方法包括以下几种1. 代码行数：通过统计代码行数来衡量软件产品的规模和质量。
这种方法简单直观，但并不能完全反映软件产品的质量。
2. 功能点计数（Function Point Counting）：通过统计功能点数来衡量软件产品的功能规模和质量。
这种方法考虑了用户需求和系统功能，但可能忽略软件产品的内部结构和设计质量。
3. 代码复杂度度量（Code Compl…4. 缺陷密度度量（Defect Dens…5. 测试覆盖率度量（Test Cover…过程质量对产品质量的直接影响过程质量对产品质量的间接影响软件开发过程质量对产品质量的影响03完善质量管理01强化需求管理02优化项目管理提高软件开发过程质量的方法采用敏捷开发方法引入第三方审计和评估建立完善的质量保证流程提高软件开发产品质量的策略代码走查测试对发现的问题进行跟踪、记录、分析和修复，保证问题得到及时解决，防止问题遗漏或重复出现。
缺陷跟踪用户反馈通过对开发过程中的各个环节进行分析和改进，优化开发流程，提高开发效率和产品质量。
质量保证通过制定和执行质量保证计划，确保产品在开发过程中符合规定的质量标准，减少缺陷和错误的出现。
1 2 3度量标准改进依据风险管理总结持续改进未来的软件开发过程和质量度量需要持续改进和完善，以适应不断变化的技术和业务需求。
智能化度量随着人工智能和机器学习技术的发展，未来的软件开发过程和质量度量可能会更加智能化，通过自动化分析数据来提高度量的准确性和效率。
全面覆盖未来的软件开发过程和质量度量需要覆盖开发全过程的各个环节，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等。
用户体验与反馈未来的软件开发过程和质量度量将更加注重用户体验和用户反馈，以便更好地满足用户需求和提高产品质量。
软件开发过程中的质量度量与评估
软件开发过程中的质量度量与评估在如今的数字时代，软件开发变得越来越重要。
无论是个人使用还是企业应用，软件质量都是一个关键的考量因素。
为了确保开发出高质量的软件，我们需要进行质量度量与评估。
本文将探讨软件开发过程中的质量度量与评估方法和工具，并提出一些有效的建议。
一、质量度量方法1. 代码覆盖率度量代码覆盖率是衡量测试用例对源代码执行的程度。
它可以帮助开发人员发现代码中未测试到的部分，从而提高代码质量。
常见的代码覆盖率度量方法包括语句覆盖率、分支覆盖率和路径覆盖率等。
2. 缺陷密度度量缺陷密度指代码中存在的缺陷数量与代码规模之间的比例关系。
通过计算缺陷密度，开发人员可以评估代码的健康状况，并优化开发过程以降低缺陷密度。
缺陷密度的计算公式为：缺陷密度 = 缺陷数 / 代码规模。
3. 静态代码分析静态代码分析是通过对源代码进行静态检查来发现潜在的问题和错误。
它可以帮助开发人员在编译前发现代码中存在的问题，从而减少后期修复的成本。
常见的静态代码分析工具包括Lint、Checkstyle和FindBugs等。
4. 可维护性度量可维护性是衡量软件代码的易读性、易理解性和易修改性等方面的指标。
通过度量可维护性，我们可以评估软件的可持续发展性，并及时进行代码重构和优化。
常用的可维护性度量指标包括圈复杂度、代码行数和注释比例等。
二、质量评估工具1. 静态分析工具静态分析工具可以自动化进行代码分析，发现潜在的问题和错误。
例如，SonarQube是一个流行的静态分析工具，它可以检测代码中的漏洞、重复代码和低效率等。
通过使用静态分析工具，我们可以快速、准确地评估代码的质量。
2. 自动化测试工具自动化测试工具可以帮助开发人员编写和执行测试用例，验证软件的功能和性能。
例如，JUnit是一个常用的Java自动化测试框架，它可以自动运行测试用例并生成测试报告。
通过使用自动化测试工具，我们可以提高测试效率并减少测试过程中的人为错误。
常见软件项目度量指标介绍
连续时间误差(%) 进度误差(%)工作量误差(%)规模误差(%)分派需求稳固性指数(%)软件需求稳固性指数(%)公布前缺点发现密度(个/KLOC)遗留缺点密度(个/KLOC)(遗留缺点：测试部发现的缺点)生产率(LOC/人天)SRS评审缺点发现密度(个/页)STP评审缺点发现密度(个/用例)HLD评审缺点发现密度(个/页)ITP评审缺点发现密度(个/用例)LLD评审缺点发现密度(个/页)UTP评审缺点发现密度(个/用例)CODE评审缺点发现密度(个/KLOC)UT缺点发现密度(个/KLOC)IT缺点发现密度(个/KLOC)ST缺点发现密度(个/KLOC)SR缺点引入密度(个/页)1/4HLD缺点引入密度(个/页)LLD缺点引入密度(个/页)Code缺点引入密度(个/KLOC)SRS评审有效性(%)HLD评审有效性(%)LLD评审有效性(%)((实质连续时间-计划连续时间)/计划连续时间)*100(连续时间不包括非工作日)((实质结束时间-计划结束时间)/计划连续时间)*100(实质工作量-计划工作量)/计划工作量((实质规模-计划规划)/计划规模)*100(1-(改正、增添或删除的分派需求数/初始的分派需求数))*100(1-(改正、增添或删除的软件需求数/初始的软件需求数))*100((公布后缺点发现总数-(公布后前测试计划自己缺点数)/规模(KLOC)(这里的公布指开发向测试部公布)(测试部发现缺点数-测试部测试计划自己缺点数)/规模(KLOC)软件规模(LOC)/总工作(人天)SRS评审发现的缺点数/SRS文档页数STP评审发现的缺点数/ST用例数HLD评审发现的缺点数/HLD文档页数ITP评审发现的缺点数/IT用例数LLD评审发现的缺点数/LLD文档页数UTP计划评审发现的缺点数/UT 用例数CODE评审发现缺点数/编码阶段代码规模UT发现缺点数/UT阶段代码规模IT发现缺点/IT阶段代码规模ST发现缺点数/ST阶段代码规模SRS种类缺点数/SRS文档页HLD种类缺点数/HLD文档页数LLD种类缺点数/LLD文档页数CODE类缺点数/代码规模SRS评审发现的SRS类缺点数/SRS类缺点总数HLD评审发现的HLD类缺点数/HLD类缺点总数LLD评审发现的LLD类缺点数/LLD类缺点总数质量控制活动缺点发现密度(胸怀目的：成立基线，评估评审、测试能否充足供给参照)缺点种类引入密度：(胸怀目的：成立基线，为剖析能力水平单薄环节及交托件质量供给参照)评审活动的有效性(胸怀目的：成立基线，对有关评审能否充足供给参照)2/4每千行代码SRS文档规模(pages/KLOC)每千行代码HLD文档规模(pages/KLOC)每千行代码LLD文档规模(pages/KLOC)质量成本质量成本(%)返工成本指数(%)交托件生产率SRS文档生产率(页/人天)STP用例生产率(用例/人天)HLD用例生产率(页/人天)ITP用例生产率(页/人天)UTP用例生产率(页/人天)编码阶段代码生产率(LOC/人天)测试履行效率UT用例履行效率(用例/人天)IT用例履行效率(用例/人天)ST用例履行效率(用例/人天)每千行代码ST用例规模(用例/KLOC)每千行代码IT用例规模(用例/KLOC)每千行代码UT用例规模(用例/KLOC)UT实测规模缺点发现密度(个/KLOC)3/4IT实测规模缺点发现密度(个/KLOC)ST实测规模缺点发现密度(个/KLOC)SRS文档页数/代码规模HLD文档页数/代码规模LLD文档页数/代码规模(评审工作量+返工工作量+缺点改正工作量+测试计划准备工作量+测试履行工作量＋培训工作量＋质量保证工作量)/实质总工作量(返工工作量+缺点改正工作量)/实质总工作量SRS文档页数/(SRS 文档准备工作量+SRS评审工作量+SRS改正工作量)ST用例数/(STP准备工作量+STP评审工作量+STP改正工作量)HLD文档页数/(HLD文档准备工作量+HLD评审工作量+HLD改正工作量)ITP用例数/(ITP准备工作量+ITP评审工作量+ITP改正工作量)UTP用例数/(UTP准备工作量+UTP评审工作量+UTP改正工作量)编码阶段实质代码规模/(编码工作量+代码评审工作量+代码改正工作量)UT用例数/(UT准备工作量+UT用例履行工作量+UT缺点改正工作量)IT用例数/(IT准备工作量+IT用例履行工作+IT缺点改正工作量)ST用例数/(ST准备工作量+ST用例履行工作量+ST缺点改正工作量)ST用例数/代码规模IT用例数/代码规模UT用例数/代码规模UT发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模IT发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模ST发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模每千行代码测试用例规模(胸怀目的：成立基线，为评估交托件的质量从设计能否充足、粒度角度供给一个参照)实测规模缺点发现密度(胸怀目的：成立基线，为评估测试用例的质量供给一个参照)4/4。
软件成本度量之浅析快速功能点方法度量软件的规则及过程
浅析软件度量时使用快速功能点方法度量软件的规则及过程快速功能点方法是由北京软件造价评估技术创新联盟依据国际ISO标准（ISO/IEC 24570－2005软件工程NESMA功能尺度测量法2.1版功能点分析应用的定义和计数指南）要求提出的一种软件规模度量方法。
该方法适用于软件项目早期、中期、后期等各个阶段的规模估算或测量。
采用优化后的功能点方法——快速功能点方法进行规模估算或测量的基本过程或步骤如下：确定计数类型→识别系统边界→识别功能点计数项→计算未调整的功能点数→计算调整后的功能点数。
1、确定计数类型根据需求或项目的类型确定计数类型。
计数类型分为三种：新开发、延续开发及已有系统计数。
对于新开发需求或项目，对预计（或实际）投产的功能进行计数；对于延续开发需求或项目，对预计（或实际）新增、修改及删除的功能均进行计数；对于已有系统，对实际的功能进行计数。
2、识别系统边界在识别系统边界的时候应注意：应从用户视角出发，不受系统实现影响；主要是为了区分内部逻辑文件（ILF）和外部接口文件（EIF）；事务功能应穿越识别的系统边界。
3、识别功能点计数项功能点计数项分为数据功能和交易功能两类。
数据功能包括内部逻辑文件（ILF）、外部接口文件（EIF）；交易功能包括外部输入（EI）、外部输出（EO）、外部查询（EQ）。
数据功能是系统提供给用户的满足产品内部和外部数据需求的功能，即本系统管理或使用那些业务数据（业务对象），如“客户信息”“账户交易记录”等。
内部逻辑文件或外部接口文件所指的“文件”不是传统数据处理意义上的文件，而是指一组客户可识别的、逻辑上相互关联的数据或者控制信息。
因此，这些文件和物理上的数据集合（如数据库表）没有必然的对应关系。
交易功能是系统提供给用户的处理数据的功能，即本系统如何处理和使用那些业务数据（业务对象），如“转账”“修改黑名单生成规则”“查询交易记录”等。
交易功能又称为基本过程，是用户可识别的，业务上的一组原子操作，可能由多个处理逻辑构成。
华为公司 常见软件度量指标
常见软件项目度量指标介绍发布时间:未知来源:网络转载字体:小中大|上一篇下一篇|打印|我要投稿|推荐标签：软件测试基本度量项持续时间偏差(%)进度偏差(%)工作量偏差(%)规模偏差(%)分配需求稳定性指数(%)软件需求稳定性指数(%)((实际持续时间-计划持续时间)/计划持续时间)*100 (持续时间不包含非工作日)((实际结束时间-计划结束时间)/计划持续时间)*100(实际工作量-计划工作量)/计划工作量((实际规模-计划规划)/计划规模)*100(1-(修改、增加或删除的分配需求数/初始的分配需求数))*100(1-(修改、增加或删除的软件需求数/初始的软件需求数))*100((发布后缺陷发现总数-(发布后前测试计划本身缺陷数)/规发布前缺陷发现密度(个/KLOC)遗留缺陷密度(个/KLOC)(遗留缺陷：测试部发现的缺陷)生产率(LOC/人天)SRS评审缺陷发现密度(个/页)STP评审缺陷发现密度(个/用例)HLD评审缺陷发现密度(个/页)ITP评审缺陷发现密度(个/用例)LLD评审缺陷发现密度(个/页)UTP评审缺陷发现密度(个/用例)CODE评审缺陷发现密度(个/KLOC)UT缺陷发现密度(个/KLOC)IT缺陷发现密度(个/KLOC)ST缺陷发现密度(个/KLOC)模(KLOC)(这里的发布指开发向测试部发布)(测试部发现缺陷数-测试部测试计划本身缺陷数)/规模(KLOC) 软件规模(LOC)/总工作(人天)SRS评审发现的缺陷数/SRS文档页数STP评审发现的缺陷数/ST用例数HLD评审发现的缺陷数/HLD文档页数ITP评审发现的缺陷数/IT用例数LLD评审发现的缺陷数/LLD文档页数UTP计划评审发现的缺陷数/UT用例数CODE评审发现缺陷数/编码阶段代码规模UT发现缺陷数/UT阶段代码规模IT发现缺陷数/IT阶段代码规模ST发现缺陷数/ST阶段代码规模考)SR缺陷引入密度(个/页)HLD缺陷引入密度(个/页)SRS类型缺陷数/SRS文档页数HLD类型缺陷数/HLD文档页数质量控制活动缺陷发现密度(度量目的：建立基线，评估评审、测试是否充分提供参考)缺陷类型引入密度：(度量目的：建立基线，为分析能力水平薄弱环节及交付件质量提供参LLD缺陷引入密度(个/页)Code缺陷引入密度(个/KLOC)SRS评审有效性(%)HLD评审有效性(%)LLD评审有效性(%)代码评审有效性(%)LLD类型缺陷数/LLD文档页数CODE类缺陷数/代码规模SRS评审发现的SRS类缺陷数/SRS类缺陷总数HLD评审发现的HLD类缺陷数/HLD类缺陷总数LLD评审发现的LLD类缺陷数/LLD类缺陷总数代码评审发现的Code类缺陷数/Code类缺陷总数是否合理角度提供参考)评审活动的有效性(度量目的：建立基线，对相关评审是否充分提供参考)每千行代码的文档规模(度量目的：建立基线，为评估交付件的质量从设计是否充分、粒度每千行代码SRS文档规模(pages/KLOC)每千行代码HLD文档规模(pages/KLOC)每千行代码LLD文档规模(pages/KLOC)SRS文档页数/代码规模HLD文档页数/代码规模LLD文档页数/代码规模质量成本(评审工作量+返工工作量+缺陷修改工作量+测试计划准备工作量+测试执行工作量＋培训工作量＋质量保证工作量)/实际总工作量(返工工作量+缺陷修改工作量)/实际总工作量交付件生产率SRS文档页数/(SRS文档准备工作量+SRS评审工作量+SRS修改工作量)ST用例数/(STP准备工作量+STP评审工作量+STP修改工作量)HLD文档页数/(HLD文档准备工作量+HLD评审工作量+HLD修改工作量)ITP用例数/(ITP准备工作量+ITP评审工作量+ITP修改工作量)UTP用例数/(UTP准备工作量+UTP评审工作量+UTP修改工作量)修改工作量)测试执行效率UT用例数/(UT准备工作量+UT用例执行工作量+UT缺陷修改工作量)IT用例数/(IT准备工作量+IT用例执行工作量+IT缺陷修改工作量)ST用例数/(ST准备工作量+ST用例执行工作量+ST缺陷修改工作量)度角度提供一个参考)质量成本(%)返工成本指数(%)SRS文档生产率(页/人天)STP用例生产率(用例/人天)HLD用例生产率(页/人天)ITP用例生产率(页/人天)UTP用例生产率(页/人天)编码阶段代码生产率(LOC/人编码阶段实际代码规模/(编码工作量+代码评审工作量+代码天)UT用例执行效率(用例/人天)IT用例执行效率(用例/人天)ST用例执行效率(用例/人天)每千行代码测试用例规模(度量目的：建立基线，为评估交付件的质量从设计是否充分、粒每千行代码ST用例规模(用例/KLOC)每千行代码IT用例规模(用例/KLOC)每千行代码UT用例规模(用例/KLOC)UT实测规模缺陷发现密度(个/KLOC)IT实测规模缺陷发现密度(个/KLOC)ST实测规模缺陷发现密度(个/KLOC)总结:ST用例数/代码规模IT用例数/代码规模UT用例数/代码规模实测规模缺陷发现密度(度量目的：建立基线，为评估测试用例的质量提供一个参考)UT发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模IT发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模ST发现的缺陷数/UT活动实际测试代码规模开展度量活动的一个最关键的因素是要保证度量基础数据的有效、准确性,否则度量结果将是垃圾,反而会起误导作用.搜集准确有效的度量数据工作量并不小，所以决定采用哪些度量项需要从投入和产出来衡量。
软件工程中的软件度量和度量指标
软件工程中的软件度量和度量指标在软件工程中，软件度量和度量指标是评估软件质量和效率的重要手段。
软件度量是指用数量化的方法对软件开发过程中的相关对象进行量化和评估，以便更好地理解和控制软件开发过程中的进展和质量。
而度量指标是衡量软件度量的标准和指示，旨在提高软件开发、测试、维护和实施等环节的效率和质量。
软件度量的目的在于帮助软件开发人员更好地理解、掌握和控制软件开发过程，以更好地满足用户的需求。
常见的软件度量包括代码行数、功能点、代码质量、缺陷数、代码复杂度等。
其中，代码行数和功能点是衡量软件规模的重要指标。
代码质量主要包括可读性、可维护性、可靠性、安全性和性能等方面。
缺陷数和代码复杂度则主要用来衡量软件的质量和可维护程度。
度量指标则是用来衡量软件度量的标准和指示。
不同的度量指标具有不同的意义和影响。
衡量软件大小的度量指标包括代码行数、功能点、工作量等。
衡量软件质量的度量指标包括代码复杂度、可读性、可维护性、缺陷密度等。
而衡量软件开发过程和效率的度量指标则包括需求变更率、代码重用率、开发进度等。
在实际应用中，软件度量和度量指标应该根据项目特点和需求进行具体的选择和应用。
例如，对于小型项目，代码行数和功能点可能是最为实用的度量指标，而对于大型复杂项目，则需要更多的度量指标来全面评估和控制软件开发过程。
此外，在选择度量指标时还需要注意指标的可靠性和有效性，以确保度量结果的准确性和可信度。
对于软件开发人员来说，掌握软件度量和度量指标是提高软件质量和效率的关键。
通过对软件开发过程中各个环节的度量和评估，可以及时发现和解决问题，避免项目延误和质量问题。
因此，软件度量和度量指标不仅是衡量软件质量的重要指标，还是软件开发管理和控制的重要手段。
常见的软件过程中的度量指标
常见的软件过程中的度量指标英文回答：Common Software Process Metrics.Software process metrics are quantitative measures of the characteristics of a software process. They are used to track progress, identify bottlenecks, and improve the quality of the process. Common software process metrics include:Time metrics: These metrics measure the amount of time it takes to complete a software process or activity. Examples of time metrics include:Cycle time: The time it takes from the start of a software process to the delivery of the final product.Lead time: The time it takes from the initial request for a software product to the delivery of the finalproduct.Defect detection time: The time it takes from the introduction of a defect into a software product to its detection.Cost metrics: These metrics measure the amount of money it costs to complete a software process or activity. Examples of cost metrics include:Total cost of ownership: The total cost of a software product over its entire lifetime, including development, maintenance, and support costs.Return on investment: The ratio of the benefits of a software product to the costs of developing and maintaining it.Quality metrics: These metrics measure the quality of a software product or process. Examples of quality metrics include:Defect density: The number of defects in a software product per unit of code.Mean time between failures: The average amount of time between failures of a software system.Customer satisfaction: The level of satisfaction of customers with a software product or process.Productivity metrics: These metrics measure the productivity of a software team or individual. Examples of productivity metrics include:Lines of code per day: The number of lines of code written by a developer per day.Story points completed per sprint: The number of story points completed by a team in a sprint.Process maturity metrics: These metrics measure the maturity of a software process. Examples of process maturity metrics include:Capability maturity model integration (CMMI) level: A measure of the maturity of a software process based onthe Capability Maturity Model Integration framework.ISO/IEC 27001 certification: A certification thata software process meets the requirements of the ISO/IEC 27001 information security standard.Software process metrics can be used to improve the quality and efficiency of software processes. By tracking these metrics, organizations can identify areas for improvement and make changes to their processes accordingly.中文回答：常见的软件过程度量指标。
软件过程改进中的度量与分析技术研究
软件过程改进中的度量与分析技术研究随着科技的发展和应用越来越广泛，软件已经成为各行各业不可或缺的工具，不管是在企业的管理中，还是在工业控制与管理中，软件都扮演着越来越重要的角色。
然而，软件的开发过程常常是一个复杂而漫长的过程，开发团队需要面对各种各样的复杂情况，如技术难度、成本控制、进度压力等等。
因此，软件过程改进一直是一个重要的话题。
在软件过程改进中，度量与分析技术是一项至关重要的工作，它可以帮助开发团队及时、准确地掌握软件开发过程中各种数据，并通过数据分析的手段去寻找过程改进的可能性。
因此，本文将从度量与分析的角度来对软件过程改进进行探讨。
一、什么是软件过程改进？软件过程是指一系列相互作用的活动，用来实现软件开发、操作和维护过程中的一些目标和任务。
软件过程改进指的是通过对软件开发过程的各个方面进行评估和改进，来提高软件开发过程的质量、效率和可维护性。
软件过程改进的主要目的如下：1. 提高软件开发的质量通过对软件开发过程进行监测，及时发现和解决各种潜在问题，从而改进软件开发过程，提高软件的质量。
2. 提高软件的效率通过对软件开发过程的管控，优化过程中的各种环节，提高软件开发的效率，减少浪费。
3. 降低软件开发的成本通过优化软件开发过程，提高软件开发的效率，降低软件开发的成本。
二、度量与分析在软件过程改进中的作用软件开发过程中，数据是不可缺少的一部分。
对数据的度量和分析可以帮助开发团队更好地了解软件开发过程中的各种信息，从而为改进软件开发过程提供有力的支撑。
度量和分析的主要作用如下：1. 数据采集与管理度量和分析技术可以帮助开发团队对软件开发过程中的各种数据进行集中、分类和管理，并提供数据可视化的手段，便于开发团队对各种数据进行分析和理解。
2. 发现过程中的瓶颈通过对软件开发过程中各个环节的数据分析，开发团队可以很快地发现因为某些环节的原因导致软件开发进度延误。
开发团队可以针对性的进行优化以消除瓶颈。
软件测试过程的度量与监控
软件测试过程的度量与监控引言：随着软件测试在软件开发生命周期中的重要性日益凸显，对于测试过程的度量与监控也变得至关重要。
通过有效的度量与监控，可以帮助测试团队更好地了解测试进展、找到潜在的问题并及时做出优化调整。
本文将探讨软件测试过程的度量与监控，包括度量指标的选择与使用、监控手段的应用等。
一、软件测试过程的度量1.1 测试用例的覆盖度度量测试用例的覆盖度度量是评估测试用例覆盖软件功能的程度，可以借助以下指标进行度量：- 代码覆盖率：通过对被测试代码的执行轨迹进行监控，计算被执行的代码比例，以此评估测试用例对代码的覆盖度。
- 分支覆盖率：评估测试用例是否覆盖了软件中所有的决策路径，即是否覆盖了所有的条件判断和分支语句。
- 功能覆盖率：评估测试用例是否覆盖了软件中的所有功能模块。
1.2 缺陷密度度量缺陷密度度量是评估软件测试过程中出现的缺陷数量与软件代码或测试用例数量之比，可以通过以下指标进行度量：- 缺陷密度 = 缺陷数量 / 代码行数- 缺陷密度 = 缺陷数量 / 测试用例数量1.3 测试效率度量测试效率度量是评估测试团队在给定时间内完成任务的效率，可以通过以下指标进行度量：- 平均修复时间：评估测试团队发现的缺陷从被报告到被修复的平均时间。
- 平均测试周期：评估测试团队在软件开发周期内所需的平均测试时间。
- 平均测试通过率：评估测试团队在一次迭代或版本中通过的测试用例所占的比例。
二、软件测试过程的监控手段2.1 缺陷跟踪与管理系统缺陷跟踪与管理系统是帮助测试团队跟踪、分析和处理软件缺陷的工具。
通过该系统，可以实时监控缺陷的状态、优先级和修复进度，以便及时调整测试策略和资源分配。
2.2 自动化测试工具自动化测试工具可以帮助测试团队更高效地执行测试用例、收集测试结果并生成报告。
通过自动化测试工具，可以实时监控测试执行情况、测试覆盖率和错误率等指标，以便及时评估测试进展和质量。
2.3 测试仪表盘测试仪表盘是一种可视化的监控工具，通过图表、仪表板等形式展示测试过程的关键指标。
软件度量与评估
软件度量与评估在当今信息技术高速发展的时代，软件开发的规模和复杂性越来越大，软件质量的控制成为了关乎企业竞争力的重要环节。
软件度量与评估作为一种有效的管理手段，可以帮助企业准确了解软件开发过程中的各种指标和数据，并根据这些数据进行科学分析和评估，从而提高软件质量和开发效率。
一、软件度量的概念和作用软件度量是指对软件产品、软件过程和软件项目进行定量和定性的测量和评估的过程。
通过软件度量，可以获得软件开发过程中的各种数据和指标，如代码行数、Bug数量、测试覆盖率等，进而对软件的质量、进度和效率进行评估和改进。
软件度量的作用主要体现在以下几个方面：1. 评估软件质量：通过度量软件的各项指标，可以客观地评估软件的质量，发现软件中存在的问题和风险，并采取相应的措施进行改进和优化。
2. 优化软件开发过程：通过对软件开发过程的度量，可以揭示出存在的问题和瓶颈，并优化整个开发过程，提高开发效率和质量。
3. 支持决策：软件度量提供了可靠的数据支持，可以帮助管理者做出科学决策，制定合理的开发计划和策略。
4. 监控项目进展：通过对软件开发过程中的度量指标进行监控，可以及时了解项目的进展情况，及时发现和解决问题，确保项目按时交付。
二、常见的软件度量指标软件度量指标是对软件开发过程中的各种属性、过程和结果进行度量和评估的具体指标。
常见的软件度量指标主要包括以下几个方面：1. 代码规模指标：如源代码行数、模块数、类数等，用于衡量软件的规模和复杂性。
2. 缺陷密度指标：如每千行代码的缺陷数，用于评估软件的质量和稳定性。
3. 功能点指标：如功能点个数、功能点投入产出比等，用于评估软件开发的效率和成本。
4. 资源消耗指标：如开发时间、工作量、成本等，用于评估软件开发所需的资源消耗。
5. 可维护性指标：如代码的复杂度、可读性、可理解性等，用于评估软件的可维护性和可扩展性。
三、软件评估模型和方法为了实现对软件质量和效果的全面评估，人们提出了各种软件评估模型和方法。
系统分析师软件过程能力度量（上）
摘要：本⽂主要讨论的是度量软件开发过程能⼒中所⽤到的统计⽅法。
度量过程能⼒，实际上就是对某个特定的软件开发过程进⾏特征化描述，其⽬的就是要实现对开发过程的控制、预测和改进。
本⽂还给出了⼀些例⼦，⽤来说明在评估软件过程的稳定性、能⼒以及执⾏程度中，如何贯彻和使⽤统计过程控制的⽅法和⼯具。
关键词：过程能⼒，控制表，指定界限，统计过程控制，SEI CMM，IPF密集度，正态分布，柱状图1、引⾔SEI CMM等级4描述了两个关键过程域（KPA）：定量过程管理和软件质量管理。
其中前者针对的是软件过程的执⾏，⽽后者针对的是软件产品的质量。
本⽂主要讨论过程执⾏程度如何被度量，以及如何通过度量过程执⾏程度来提⾼软件产品的质量。
⽂章中还给出了Cpk指数及其使⽤的简短描述，并通过⼏个具体案例分析了针对所选定的度量标准，如何使⽤Cpk指数对项⽬定义软件过程进⾏度量和分析。
“要想获得透彻的了解，必须⾸先进⾏精确的度量。
”2、缩写 CMM Capability Maturity Model（能⼒成熟度模型）IPF In Process Faults（过程缺陷）KPA Key Process Area（关键过程域）LL Lower Limit（下限）SEI Software Engineering Institute（软件⼯程研究所）SPC Statistic Process Control（统计过程控制）SQA Software Quality Assurance（软件质量保证）UL Upper Limit（上限）3、分析中所使⽤的和所度量的度量标准IPF密集度是⼀种度量标准，可以⽤来判定过程产品的质量以及检测过程的执⾏程度。
IPF密集度可以表⽰如下：其中缺陷数⽬是指每次检测所发现的缺陷数⽬；⼯作产品⼤⼩是指每次检测的代码页数或⾏数。
4、过程能⼒分析进⾏过程能⼒分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能⼒与指定需求的⼀致性。
软件测试过程中的度量
软件测试过程中的度量软件测试过程中的度量软件测试在软件测试过程中，可以将度量分为两大类：1)衡量测试效率和测试工作量 - 工作量指标例如，测试效率评价、测试进度S曲线等.2)从质量的角度表明测试的结果 - 结果指标例如，缺陷数量、到达模式、系统崩溃和挂起的次数等.测试过程S曲线追踪测试过程也许是软件测试阶段管理中最重要的追踪任务。
建议的一种度量是测试过程一段时间内的S曲线。
S曲线的X坐标代表时间单位，Y坐标代表测试用例数目或测试点数目。
之所以称为S曲线，意味着数据随着时间而积累、并由于密集的测试活动而呈现出S 的形状，造成一个坡度很大的测试斜面。
图中必须包含下列信息：1)每周(或天、小时)尝试的测试用例数目或测试点数目2)每周计划的测试用例数目或测试点数目3)每周成功完成的测试用例数目或测试点数目这个度量的目的在于追踪测试进度，将其与计划进行比较，可以及时得到测试行为滞后的信息，从而尽早采取措施。
众所周知，当进度压力非常大时，测试、特别是开发阶段的测试会受到很大影响。
如果有一个合适的正式的测试进度度量，开发团队就不容易忽视这个问题。
从项目计划的角度来说，S曲线迫使团队更好的计划整个项目。
基于时间的缺陷到达测试阶段的缺陷追踪和管理对所有的软件测试都是值得推荐的。
相对产品发布时间来说，缺陷到达何时达到峰值?当前版本的缺陷到达模式与前面的版本相比如何?达到的峰值是多少?在发布前缺陷到达是否降低到一个低而稳定的水平?以上这些问题都是缺陷到达度量的关键，对产品在领域中应用的质量有重要意义，因为这些问题都暗示着将来产品的质量。
比较好的缺陷到达模式应当是这样的：早期到达率较高，峰值到达的较早，在产品发布日期前到达率就降低到一个较低的层次。
基于时间的缺陷积压任何给定时间内遗留的测试缺陷定义为缺陷积压，简单来说，缺陷积压就是到达的缺陷与修复的缺陷之间的累积数目之差。
从测试进度的角度来说，缺陷积压的追踪和管理是非常重要的。
熟悉软件设计师的软件度量指标
熟悉软件设计师的软件度量指标软件度量是评估和衡量软件产品和软件过程的关键指标，它能够帮助软件设计师分析、评估和改进软件开发过程。
掌握软件度量指标对软件设计师来说具有重要意义，因为它们可以帮助设计师更好地了解和控制软件质量、效率以及开发过程的可行性。
本文将介绍几个常用的软件度量指标供软件设计师参考。
1. 代码行数 (Lines of Code, LOC)代码行数是最常见的软件度量指标之一，它用于评估和衡量软件代码的大小和复杂性。
通过统计源代码中的实际行数，可以帮助软件设计师了解软件开发的规模和复杂度。
代码行数还可以与软件开发进展进行比较，以评估开发的进度和质量。
2. 函数点数 (Function Points, FP)函数点数是一种根据软件功能来度量软件大小的方法。
通过对软件功能的评估，可以将软件转化为一个或多个函数点数。
函数点数通常用于评估软件规模和开发工作量。
软件设计师可以根据函数点数来评估软件开发的资源需求和时间安排。
3. 缺陷密度 (Defect Density)缺陷密度是用于度量软件质量的指标，它表示每单位代码中存在的缺陷数量。
软件设计师可以通过缺陷密度来评估软件的稳定性和可靠性。
较低的缺陷密度通常表示软件质量较高。
4. 可靠性 (Reliability)可靠性是衡量软件系统连续运行时间的指标，它表示系统在一定时间内正常运行的概率。
软件设计师可以使用可靠性度量来评估软件的稳定性和可用性。
5. 可维护性 (Maintainability)可维护性是衡量软件系统易于维护和修改的指标，它反映了软件设计的可读性、可理解性、可更改性和可测试性。
软件设计师可以通过评估可维护性来预测软件的维护成本和修改工作的复杂性。
6. 性能效率 (Performance Efficiency)性能效率是评估软件系统对资源利用效率的指标，包括计算资源、存储资源和网络资源等。
软件设计师可以通过性能效率度量来评估软件系统的响应时间、吞吐量和资源利用率。
软件工程中的软件度量与性能评估
软件工程中的软件度量与性能评估软件度量和性能评估是软件工程领域中重要的概念和工具。
通过对软件系统进行度量和评估，可以帮助开发人员和项目管理人员了解软件系统的质量、效率和性能状况，进而采取相应的措施来提高软件系统的质量。
一、软件度量的概念与方法1. 软件度量的概念软件度量是指通过对软件系统进行定量、可重复和可比较的测量，以评估软件质量、开发过程和项目进展的一种方法。
它能够帮助开发人员定量地把握软件系统的特征和性能，并对其进行分析和评估。
2. 软件度量的方法软件度量可以采用多种方法和指标来进行，其中包括：（1）计算机课题组的规模度量：关注软件系统开发过程中所用到的资源，如代码行数、模块数目等。
（2）结构度量：关注软件系统的结构和组织，如模块的耦合度、内聚度等。
（3）功能度量：关注软件系统提供的功能和服务，如功能点数、平均响应时间等。
（4）质量度量：关注软件系统的质量特征，如可靠性、可维护性等。
（5）工作量度量：关注软件开发过程中耗费的工作量，如人力投入、工时等。
二、软件度量的应用与价值1. 支持项目管理软件度量可以帮助项目管理人员监控项目进展，评估和控制开发过程中的风险和质量状况，及时采取措施来保证项目的顺利进行。
2. 改进软件质量通过软件度量，开发人员可以了解软件系统的质量特征和问题所在，从而有针对性地改进软件的设计和实现，提高软件的质量。
3. 优化软件性能软件度量可以帮助开发人员发现软件系统的性能问题，如响应时间、资源消耗等，从而优化软件的运行效率和性能。
4. 评估软件成本与风险通过软件度量，可以对软件开发的成本、工作量、风险等进行评估和管理，帮助项目管理人员合理分配资源和制定项目计划。
三、软件性能评估的方法与指标1. 静态性能评估静态性能评估主要通过对软件系统的代码和设计进行分析，包括代码复杂度、调用图、结构稳定性等指标，以评估软件系统的性能状况和问题。
2. 动态性能评估动态性能评估通过运行软件系统，并监控和分析其运行过程中的各项指标，如响应时间、资源消耗、并发性等，以评估软件系统的性能与效率。
软件过程性能
软件过程性能软件过程能力描述了通过执行某软件过程能够实现预期结果的程度，一个软件开发组织或者项目组的软件过程能力提供了一种预测该组织或项目组承担下一个软件项目时最可能的预期结果的方法。
软件过程性能表示在遵循一个软件过程时得到的实际结果。
过程性能数据体现了过程的实际能力，是能力的具体体现，可以把过程性能理解为在某个方面的基准，是以后项目用来参考和对照的，它是一个范围值。
在低成熟度级别的过程中（如CMMI ML2和ML3），经常使用阈值（threshold）来表示，但是阈值是相对主观的值，更多地依赖于项目经理和成员的经验；过程性能基线（Process Performance Baseline）是比较客观的值，需要一定量的相同性质的数据通过统计方法得到。
这个值需要时间积累得到，需要很多类似项目数据支持，从而提高了过程的客观性和透明度（数据管理），也提高了项目管理能力。
过程性能的度量包括两方面的内容，一方面是对过程的度量（如工作量、评审效率、缺陷移除等），另一方面是对产品质量的度量（故障数、缺陷密度）等。
虽然过程性能包含了质量，但是为了强调质量，在过程域里面常用的词仍然是质量和过程性能目标，它覆盖了产品质量、服务质量和过程性能。
1．有效的度量（1）如果要考察开发小组的素质，可以使用所编文档的页数、所编代码的行数、花费在各个开发阶段或花费在各个开发任务上的时间、在各个开发阶段中注入和改正的缺陷数目等基本度量元。
当然，它们是针对软件产品开发的，对软件产品的维护或提供其他服务，可以参照这些条款给出类似的陈述。
（2）当考察软件过程质量时，对应的度量数据应该是工作产品评审缺陷密度、代码走查发现缺陷密度、测试发现缺陷密度等度量元。
（3）为了合格，需要度量产品和过程的属性，例如看一个产品是否合格，可以度量产品的一些特性，如"运行测试阶段少于20个错误"或"每个模块的代码行不超过100行"，开发过程的一些属性，如"单元测试必须覆盖95%以上的用例"等。
软工常见软件度量与分析解析
软工常见软件度量与分析解析在软件工程领域中，软件度量是评估软件开发过程和软件产品质量的一种方法。
它通过定量的方法来度量软件的各项属性，帮助开发人员和管理者更好地掌握软件开发过程，并对软件进行分析和改进。
本文将介绍一些常见的软件度量指标，并对其进行解析和分析。
一、代码行数（Lines of Code，简称LOC）代码行数是衡量软件规模的一项基本指标，也是最常用的软件度量指标之一。
它用于评估软件的复杂性和开发工作量，一般以源代码行的数量表示。
代码行数的增加可能会增加软件的维护成本和错误引入的可能性，因此需要合理控制代码行数。
然而，由于不同的编程语言和软件开发方法的差异，代码行数并不能完全准确地反映软件的复杂性和开发工作量。
二、功能点数量（Function Points，简称FP）功能点是根据软件的功能需求，对软件进行划分和度量的一种方法。
它将软件的功能需求转化为可度量的单元，并以功能点的数量来评估软件的规模和复杂性。
功能点数量的计算一般分为两大类：功能性需求和非功能性需求。
功能性需求包括输入、输出、查询和文件等，而非功能性需求包括性能、安全性、可靠性和可维护性等方面。
功能点数量的计算需要结合软件的详细需求分析和设计，因此比较复杂和耗时。
三、缺陷密度（Defect Density）缺陷密度是指在软件产品中发现的缺陷数量与软件规模之间的比值。
它可以用来评估软件的质量和稳定性，较高的缺陷密度可能意味着软件的质量较低，需要进行进一步的调试和优化。
缺陷密度的计算一般可以通过软件测试和代码审查等方法来进行，从而及早发现和修复潜在的问题。
四、工作效率（Efficiency）工作效率是指在软件开发过程中有效利用资源的能力。
它可以通过度量软件开发的时间、资源消耗和工作成果来评估。
工作效率的提高可以减少软件开发的时间和成本，提高软件团队的工作效益。
软件工作效率的度量一般可以用来评估不同开发方法和团队的效果，从而选择最优的开发方法和团队组织方式。
软件过程改进中的度量和评价
软件过程改进中的度量和评价在软件开发领域，度量和评价是软件过程改进的重要组成部分。
通过度量和评价我们可以了解我们的软件开发过程中哪些方面存在问题，从而及时采取措施进行改进。
本文将探讨软件过程改进中的度量和评价。
一、软件过程改进中的度量度量是指用量化的方式来评估软件开发过程的效果。
度量能够展示软件开发过程中的实际情况，为改进软件开发提供有力的依据。
度量包括以下几个方面：1. 代码质量度量代码质量度量是指对软件产品输出的代码的质量进行量化评估，包括代码的健壮性、可读性和可维护性等方面。
常见的代码质量度量指标有代码重复率、代码行数、代码复杂度、代码规范度等。
在软件开发过程中，通过对代码的质量度量，可以帮助开发团队及时发现代码问题，提高代码的可读性和可维护性。
2. 测试质量度量测试质量度量是指对软件产品测试的质量进行量化评估，包括测试用例的数量、测试用例的效率和准确性、测试用例的覆盖率等方面。
通过对测试质量度量，可以帮助开发团队确定测试效率和测试成本的合理范围，提高测试的效果和实际效率。
3. 生命周期度量生命周期度量是指对软件产品开发过程中的各个阶段进行量化评估，包括需求分析阶段、设计阶段、编码阶段和测试阶段等。
通过对软件产品的各个阶段进行度量，可以帮助开发团队发现阶段性问题，避免重蹈覆辙，提高开发效益。
二、软件过程改进中的评价评价是指对软件过程的效果进行质量评估，通常采用成熟度模型对软件开发过程进行评价。
常用的成熟度模型包括CMMI、ISO/IEC 15504等。
评价主要从以下几个方面进行：1. 软件过程的成熟度评价软件开发成熟度模型主要是通过对软件开发过程的成熟度进行评价，了解软件开发过程的实际情况，从而提高软件开发过程的效能和效益。
2. 软件过程改进计划的评价软件过程改进计划的评价旨在了解计划落实情况，确定改进计划的有效性和可持续性。
通过评价计划来了解改进计划是否达到预期目的，从而得出结论，制定下一步的改进计划。
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Metric 度量Definition
定义
Baseline
基线
LCL
下限
UCL
上限
Allocated Requirements Stability Index 分配需求稳定性指数(%) (1 ٛ (number of
allocated
requirements
modified, added or
deleted / total
number of initial
allocated
requirements)) *
100
(1 ٛ (修改、增加
或删除的分配需
求数 / 初始的分
配需求数)) * 100
96 88 100
Software Requirements Stability Index 软件需求稳定指数(%) (1 ٛ (number of
software
requirements
modified, added or
deleted / total
number of initial
software
requirements)) *
100
(1 ٛ (修改、增加
或删除的软件需
求数 / 初始的软
件需求数)) * 100
90 70 100
Duration Variance 持续时间偏差(%) ((actual duration ٛ
planned duration) /
planned duration) *
100
((实际持续时间－
计划持续时间) /
计划持续时间) *
100
23 11 35
Schedule Slippage 进度偏移 (%) ((actual end date ٛ
planned end date) /
planned duration) *
100
((实际结束时间－
计划结束时间) /
计划持续时间) *
100
14 2 26
Effort Variance
工作量偏差 (%) ((actual effort ٛ
planned effort) /
planned effort) *
100
((实际工作量－计
划工作量) / 计划
工作量) * 100
22 -10 54
Size Variance 规模偏差(%) ((actual size ٛ
planned size) /
planned size) * 100
((实际规模－计划
规模) / 计划规模)
* 100
21 -3 45
Defect Detected Density
发布前缺陷发现密度(个/KLOC)total number of
defects detected
before release /
size
发布前缺陷发现
总数/ 规模
45 28 62
Residual Defect Density
遗留缺陷密度(个/KLOC) number of defects
found after release
/ size
发布后缺陷发现
数 / 规模
0.84 0.76 0.92
Productivity (C, C++)
生产率(C, C++) (LOC /人天) software size / total
effort
软件规模 / 总工
作量
30 10 50
Activity Wise Defect Detection Density 活动缺陷发现密度
SRS Review
软件需求规格评审缺陷发现密度(个/页) number of defects
detected during
SRS review/ total
pages of SRS
软件需求规格评
审发现的缺陷数 /
SRS文档页数
0.7 0.6 0.8
STP Review
系统测试计划评审缺陷发现密度(个/用例) number of defects
detected during
STP review/ total
number of ST
Cases
系统测试计划评
审发现的缺陷数 /
ST用例数
0.9 0.2 1.6
HLD Review
概要设计评审缺陷发现密度(个/页) number of defects
detected during
HLD review/ total
pages of HLD
概要设计评审发
现的缺陷数 /
HLD文档页数
0.8 0.5 1.1
ITP Review
集成测试计划评审缺陷发现密度(个/用例) number of defects
detected during
ITP review/ total
number of IT
Cases
集成测试计划评
审发现的缺陷数 /
IT用例数
0.9 0.2 1.6
LLD Review
详细设计评审缺陷发现密度(个/页) number of defects
detected during
LLD review/ total
pages of LLD
详细设计评审发
现的缺陷数 /
LLD文档页数
0.4 0.32 0.48
UTP Review
单元测试计划评审缺陷发现密度(个/用例) number of defects
detected during
UTP review/ total
number of UT
Cases
单元测试计划评
审发现的缺陷数 /
UT用例数
0.9 0.2 1.6
CODE Review 代码评审缺陷发现密度(个
/KLOC) number of defects
detected during
CODE review/
code size
代码评审发现的
缺陷数 / 代码规
模
13.2 7 19.4
UT
单元测试缺陷发现密度(个
/KLOC) number of defects
detected during UT
/ code size
单元测试发现的
缺陷数 / 代码规
模
6.8 4.2 9.4
IT
集成测试缺陷发现密度(个
/KLOC) number of defects
detected during IT
/ code size
集成测试发现的
缺陷数 / 代码规
模
2.9 2.6
3.2
ST
系统测试缺陷发现密度(个
/KLOC) number of defects
detected during ST
/ code size
系统测试发现的
缺陷数 / 代码规
模
1.9 1.6
2.2。