軟件項目歷史數據收集與分析應用探討

（北京郵電大學， 北京 100876）

摘 要：對軟件組織項目歷史數據的收集與分析進行了探討。首先介紹了歷史數據的收集類別，然后對歷史數據的統計和分析進行了研究。在研究過程中，結合大量的實際案例數據對與進度相關的幾個重要參數進行了統計、分析并建模。通過構筑進度安排指南，估計工作量和實際工作量的比較，估計進度與實際進度的比較這些歷史數據的統計和應用，為軟件組織的歷史數據統計分析提供了一套切實可行的思路，對軟件過程改進工作具有較大的參考價值。

關鍵詞：歷史數據； 收集； 分析； 進度

中圖法分類號：TP311．5文獻標識碼：A

文章編號：1001-3695(2006)08-0072-02



Application Research on Collection and Analysis of Software Project Historical Data

ZHANG Jun guang， LV Ting jie， PENG Jiu sheng

(Beijing University of Posts Telecommunications， Beijing 100876， China)

Abstract:Application research is held on the collection and analysis of project historical data of software organization. Firstly the historical data that is needed to be collected is introduced， and then the statistics and analysis methods of historical data are studied. During the study， several important parameters that have much to do with the schedule are analyzed and mode ling， combined with actual experimental data. By the establishment of the schedule arrangement guidance， the comparison of the estimated effort and the actual effort， and the comparison of the estimated schedule and the actual schedule， a set of feasible ideas on data statistics and analysis are provided to software organizations， which provides valuable reference for software process improvement.

Key words:Historical Data; Collection; Analysis; Schedule

歷史數據的收集、統計與分析是軟件項目管理中一項非常重要的工作，只有通過有效的歷史數據應用，才能為組織以后的項目策劃與監控打下堅實的基礎，才能使項目策劃與監控有據可依，并提供充分的可靠性和準確性，從而不至于太過盲目。因軟件組織的歷史數據很多，所需做的統計分析也很多，因此我們以一些典型數據及統計項的收集與分析為例，從方法體系及思路上對歷史數據的收集與分析方法進行討論。

1軟件項目歷史數據的收集

對軟件項目歷史數據的收集，是組織分析歷史數據及使用分析結果的一個重要基礎，因此，必須根據所需要進行的統計分析收集正確的歷史數據。另外，項目管理者一般不會安心于僅使用根據組織總體數據所得出的“平均值”，他們往往喜歡使用與本項目相類似的歷史項目的數據。使用來自以往項目的信息的一個重要方法是尋找相似的項目，從該項目的不同方面獲得數據，然后使用這些數據去制定計劃。為允許這種相似性檢查及組織總體歷史數據的分析，我們有必要收集一些常用的項目信息，如使用的語言、平臺、所用數據庫、所用工具、規模和工作量、缺陷等。

1．1項目歷史數據收集的主要類別

一般來說，項目歷史數據的收集主要分為以下幾類：

(1)項目特征。包括項目名稱、項目經理和模塊經理的名字，項目使用的過程、應用領域、硬件平臺、所用語言、項目目標的簡短描述、項目風險信息、項目持續時間和團隊規模等。

(2)進度信息。主要包括項目期望開始和結束日期，以及實際開始和結束日期。

(3)項目工作量信息。包含初始估計的工作量和實際總的工作量信息。項目中實際花費的工作量包括項目初始化工作量、需求管理、設計、編碼、單元測試和其他階段的工作量。獲取不同階段的工作量，使分析工作量的分布成為可能。

(4)規模信息。包括經開發的項目軟件規模。代碼行或功能點，按功能點計算的規模通常是使用公布的轉換表把按代碼行數計算的規模轉換成功能點后得到的。

1．2項目結項時的數據收集類別

除第1．1節中所列數據外，項目結項時所需收集的與項目本身能力相關的數據還主要包括如下幾類，其中項目結項總結報告是此類數據的一個非常重要的來源。

(1)與過程相關的通用數據：取得的整體生產率（工作量除規模）、提交的質量（驗收測試發現的缺陷除規模）、所使用的過程和過程偏離、估計的和實際的項目開始和結束日期、使用的工具等。

(2)風險管理：項目最初預計的風險及風險緩解步驟，實際的幾個最大風險。

(3)規模：規模的復雜度、規模的代碼行，如果是多種語言，則轉換成功能點計算。

(4)工作量：估計工作量及實際工作量的偏差情況，估計和實際的工作量階段分布等。

(5)項目的質量成本：項目的評審、測試及為清除缺陷所花費的成本。

一般來說，一旦完成了項目，我們也就知道了項目整體過程的性能和能力。如果過程性能超出了組織過程能力基線給定的范圍，則需分析原因，找出偏離，并用以改進。同時應將任何會對其他項目有用的知識或在項目中學習到的經驗教訓記錄下來。

2典型的項目歷史數據分析舉例

在對歷史數據進行收集后，我們就應根據實際需要對歷史數據進行分析，并對分析結果進行有效的使用。眾所周知，進度管理是軟件項目管理中最關鍵、最重要的一個管理領域，下面以與進度相關的幾個重要參數的統計分析為例，對統計分析方法及思路進行研究。

2．1構筑進度安排指南

一般情況，我們是根據工作量的估計情況，來確定進度，即先估計出以人月為單位的總工作量，后根據工作量情況，來進行進度安排和估計。但根據相關研究及數據證實，人力和月在軟件項目中是不能完全互換的。如56個人月的項目，8個月7個人、7個人8個月或6個人9個月均可以，但56個人1個月是不可能完成的，也沒人愿意用2個人28個月來完成。這說明進度的安排是有一定的靈活性的，但靈活性又不是無限制的，這個受限的靈活性是有數據證實的。而因為靈活性的存在，構筑嚴格進度安排是不可能的。

如果進度是基于工作量來設置的，決定進度的一種方法是使用某些函數從已估計的工作量中獲得進度（通過已完成項目的數據來建模），即可以把進度當成是工作量的函數來建模。如可以收集一些已完成項目的工作量和進度的數據，并建立坐標圖，通過該圖來獲得回歸曲線（通常曲線是非線性的），從而獲得工作量與進度的函數。通常這個函數不能直接用來進行進度的估計，但可以用來作為指南或檢查進度的合理性。

例如我們收集的某組織已完成各項目的工作量與進度方面的歷史數據如表1所示。

對于表1中的數據通過計算，并經回歸，可得如圖1所示的對應曲線及函數。

另外，我們必須注意的一點是，在進行進度估計時，應根據工作量的估計情況，考慮到項目不同時期的人員及資源投入情況，來確定項目的進度，而上述函數只是為進度的安排提供了一個指南。

2．2估計工作量與實際工作量的比較

因為工作量估計在進度估計中起著非常重要的作用，且工作量估計對于軟件項目的成本控制也具有非常重要的意義，因此為促進工作量估計的準確性，我們有必要對組織的工作量估計情況進行研究。而研究的最好方法是將估計工作量和實際工作量畫成一個二維坐標，估計方法如非常好的話，大多數點應靠近45°線，而實際證明很多點都是在45°線之上而非之下，即人們往往會低估。圖2是某組織估計工作量與實際工作量的實際對比情況。從圖2可見，該組織的實際工作量比估計工作量平均高7．5%左右。因此在以后進行項目策劃時，就應考慮到組織工作量估計的這一特點，對項目估計的工作量進行適當的修正。



2．3估計進度與實際進度的比較

同理，驗證進度安排方法有效性的最好方法是畫出實際進度和估計進度的坐標分布，看這些點是否接近45°線。圖3是某組織已完成項目估計的進度時長與實際進度時長的對比情況。通過圖3中估計進度時長與實際進度時長的比較，對于我們以后在安排項目進度時長時具有非常重要的意義。

3結束語

除對第2節中所提到的三種數據的分析外，我們還可以對很多數據進行類似的分析，如對組織估計規模與實際規模進行比較，對各階段工作量分布進行對比，對于平均生產率情況進行分析等。

另外也可對一些歷史數據進行定性分析和使用。例如，對于軟件組織來說，雖然每個項目是唯一的，但是有些項目在某種程度上是具有相似性的，其WBS（工作分解結構）經常能被重復使用，由此存在標準或半標準的可以當作樣板用的WBS，通過對歷史項目的總結，我們可以得到這樣的模板。

同時，我們也可嘗試進行其他的定量及定性分析，如對于軟件項目進度重大偏差的設定，應統計歷史項目的偏差情況，并據此確定重大偏差的標準。當然剛開始，在沒有歷史數據的情況下也可以先定性地進行設置，如進度重大偏差的設定標準可以以項目所允許的最大推遲日期來計算，一般可以以最大推遲日期的一半來設定，重大偏差一旦發生，就必須調整項目計劃。如項目總工期為150天，根據組織及項目的實際情況，項目最遲允許延遲30天，則進度的重大偏差可設定為15天，即10%。

另外，雖然我們對歷史數據進行了統計、分析與使用，但為了驗證其準確性，并不斷對其準確性進行修正，可以選擇參數模型作為一種驗證的手段，根據項目情況不斷細化參數。如在自頂向下估計方法中，通過運用參數模型可以起到兩個作用：①在項目估計過程中，可用模型算出的數據來驗證估計的結果；②在項目結束后，可以根據實際的數據驗證模型準確性，并據此來調整模型參數，以促進模型參數在本組織應用中的準確性。目前已有很多的模型可供選擇，如IBM模型、COCOMO模型等。

總之，歷史數據的收集、分析與使用是一個軟件組織項目管理成敗與否的關鍵，從某種程度上來說，也是整個組織成敗與否的關鍵。因此必須把歷史數據的利用提高到一個足夠的高度，通過本文的探討，可以對歷史數據的收集與分析起到一個拋磚引玉的作用。

參考文獻：

[1]Software Engineering Institute. Capability Maturity Model Integration(CMMISM)[R]. version 1．1. CMU/SEI 2002 TR 002， 2001.113-145.

[2]Roger S Pressman. Software Engineering(5th edition)[M]. A Practitioner’s Approach， McGraw Hill Companies， Inc.，2004.58-66.

[3]Simon Austina， Andrew Newtonb， John Steeleb， et al. Modelling and Managing Project Complexity[J]. International Journal of Project Management， 2002，(20):191-198.

[4]Arun Rai， Hindi Al Hindi. The Effects of Development Process Mode ling and Task Uncertainty on Development Quality Performance[J]. Information Management， 2000，(37):335-346.

[5]Pankaj Jalote.軟件項目管理實踐[M].施平安.北京:清華大學出版社，2003.189-191.

[6]Bob Hughes，et al.軟件項目管理[M].周伯生，等.北京:機械工業出版社，2004.81-83.

[7]孫蔚，徐紅，等.軟件過程改進中項目計劃與跟蹤的實例研究[J].計算機工程與應用，2001，37(23):133-135.

作者簡介：張俊光(1972-)，男，博士研究生，主要研究方向為軟件項目管理、軟件工程；呂廷杰（1955-），男，教授，博導，主要研究方向為通信企業政策與電子商務；彭久生(1980-)，男，博士研究生，主要研究方向為通信管理工程。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。