數(shù)以達(dá)理：量化研發(fā)管理指南
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1bAtPwF9DT1npL8mYxYF8eQ?pwd=hckd?
提取碼：hckd
本書(shū)是作者多年來(lái)軟件工程經(jīng)驗(yàn)與 軟件過(guò)程改進(jìn)咨詢(xún)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶，書(shū)中對(duì)量化研發(fā)管理給出了系統(tǒng)論述，并通過(guò)大量的實(shí)際案例針對(duì)每種場(chǎng)景下的量化研發(fā)管理問(wèn)題給出了解決方案。
本書(shū)先介紹了軟件研發(fā)量化管理的基本概念，然后以活動(dòng)順序?yàn)橹骶€(xiàn)講述了如何識(shí)別與定義軟件研發(fā)量化管理的對(duì)象、如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)指示器、如何分析歷史數(shù)據(jù)的分布規(guī)律、如何定量地分析因果規(guī)律、如何定量地預(yù)測(cè)未來(lái)、如何定量地控制過(guò)程、如何定量地管理過(guò)程改進(jìn)，最后介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念與假設(shè)檢驗(yàn)在軟件研發(fā)管理中的應(yīng)用。
本書(shū)論述簡(jiǎn)明清晰、實(shí)例豐富，可以幫助讀者快速、正確地掌握如何采用統(tǒng)計(jì)方法管理軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)，適合公司高管、質(zhì)量總監(jiān)、質(zhì)量管理人員、過(guò)程改進(jìn)人員、敏捷教練、咨詢(xún)顧問(wèn)、項(xiàng)目經(jīng)理及研發(fā)人員閱讀參考。
作者簡(jiǎn)介
任甲林，麥哲思科技（北京）有限公司、上海艾縱企業(yè)管理咨詢(xún)有限公司創(chuàng)辦人、總經(jīng)理，CMMI高成熟度主任評(píng)估師、教員，CMMI中國(guó)咨詢(xún)委員會(huì)（CAC）成員，通用軟件度量國(guó)際聯(lián)盟（COSMIC）實(shí)踐委員會(huì)委員、國(guó)際咨詢(xún)委員會(huì)成員，COSMIC 中國(guó)分部主席。1993年至今，積累了30年的軟件工程經(jīng)驗(yàn)，從程序員到項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理，再到研發(fā)總監(jiān)。2005年開(kāi)始從事軟件過(guò)程改進(jìn)工作，至今已為 500 多家客戶(hù)提供過(guò)咨詢(xún)或培訓(xùn)服務(wù)。著有《術(shù)以載道——軟件過(guò)程改進(jìn)實(shí)踐指南》《以道御術(shù)——CMMI 2 0實(shí)踐指南》兩本圖書(shū)，翻譯了《軟件項(xiàng)目估算》一書(shū)。
精彩書(shū)評(píng)
本書(shū)將量化管理技術(shù)系統(tǒng)地應(yīng)用于軟件研發(fā)過(guò)程的度量管理，不僅有完整的理論體系，還結(jié)合了很多實(shí)際案例來(lái)展開(kāi)討論，理論與實(shí)踐結(jié)合，做到了在數(shù)據(jù)中找信息，從信息中提煉洞察，并將洞察應(yīng)用于改進(jìn)，為軟件研發(fā)效能提升提供了非常積極的指導(dǎo)?？梢哉f(shuō)本書(shū)是研發(fā)效能度量領(lǐng)域的佳作。
——茹炳晟 騰訊支付Tech Lead，騰訊研究院特約研究員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF（TF）研發(fā)效能SIG主席
量化管理是過(guò)程管理的破蛹之變，是過(guò)程改進(jìn)的必由之路。任甲林老師從事管理咨詢(xún)以前，有著豐富的管理經(jīng)驗(yàn)和編程經(jīng)驗(yàn)。管理實(shí)踐與管理理論的碰撞結(jié)合，使他輸出的文字系統(tǒng)而務(wù)實(shí)。本書(shū)中提供了大量研發(fā)案例，并給出了由數(shù)達(dá)理、溯本清源的實(shí)用方法，帶領(lǐng)讀者揭示數(shù)據(jù)中隱含的事實(shí)與規(guī)律。希望更多人閱讀這本書(shū)，并從中受益。
——張昱 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院工程總師
如何才能用好、用準(zhǔn)、用活度量數(shù)據(jù)，做深、做精、做透數(shù)據(jù)分析，從而為研發(fā)管理提供數(shù)據(jù)支撐，是量化管理的難點(diǎn)。任甲林老師將自己多年積累的理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)濃縮于本書(shū)，指導(dǎo)我們?cè)诿鎸?duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)化繁為簡(jiǎn)、去偽存真、去蕪存菁。本書(shū)理論講解通俗易懂，案例說(shuō)明詳盡真實(shí)，參考應(yīng)用價(jià)值極高，是難得的工具書(shū)。無(wú)論是有志于過(guò)程改進(jìn)的新人，還是深耕于數(shù)據(jù)分析的高手，這本書(shū)都值得您詳品細(xì)讀。
——張慧敏 北京構(gòu)力科技有限公司質(zhì)量經(jīng)理
我是一口氣讀完《數(shù)以達(dá)理》這本書(shū)的，首先感受到的是誠(chéng)意，“干貨滿(mǎn)滿(mǎn)”。任甲林老師總結(jié)他多年來(lái)在量化管理領(lǐng)域的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)大量生動(dòng)的例子，將理論具化成實(shí)踐，對(duì)量化管理中的每一個(gè)主題，通過(guò)理論—應(yīng)用場(chǎng)景—實(shí)例這種清晰的三段式結(jié)構(gòu)，深入淺出地帶我們理解量化管理如何應(yīng)用于各類(lèi)不同的場(chǎng)景，進(jìn)而如何幫助組織獲得更卓越的性能。
——王慧 CMMI高成熟度主任評(píng)估師，資深咨詢(xún)顧問(wèn)
任甲林老師將自己多年積累的數(shù)據(jù)分析方面的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)匯集于本書(shū)。本書(shū)圖文并茂，從基本概念到實(shí)際應(yīng)用，從案例分析到理論總，可謂深入淺出。它可以作為工具，支持讀者的日常數(shù)據(jù)分析工作；可以作為老師，幫助讀者系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)方面的知識(shí)；也可以作為參謀，在讀者遇到困難時(shí)出謀劃策。希望有更多的讀者從中受益！
——徐斌 CMMI主任評(píng)估師，資深咨詢(xún)顧問(wèn)
任甲林老師是研發(fā)改進(jìn)領(lǐng)域的老將，善于從理論到實(shí)踐，再依據(jù)實(shí)踐升華理論。任老師十年磨一劍，寫(xiě)就了這本在整個(gè)中國(guó)研發(fā)管理領(lǐng)域難得一見(jiàn)、基于實(shí)戰(zhàn)而非理論的量化管理作品。
質(zhì)量管理體系設(shè)計(jì)得體，其創(chuàng)造的效益將遠(yuǎn)大于成本，量化管理也是如此。但知易行難，數(shù)據(jù)難采集、難保真、難分析、難增值，使得研發(fā)量化管理在諸多企業(yè)中味如雞肋，沒(méi)有似乎不行，有了卻又派不上多大用場(chǎng)。如果您也存在類(lèi)似的困擾，那么強(qiáng)烈推薦您閱讀任老師的這本作品，并從中尋求啟發(fā)與解答，相信定有收獲！
——周偉 CMMI高成熟度主任評(píng)估師，麥哲思科技咨詢(xún)總監(jiān)
目錄
第 1 章 量化管理的基本概念 1
1.1 經(jīng)驗(yàn)管理與量化管理 1
1.2 度量數(shù)據(jù)分析的三個(gè)層次 2
1.2.1 簡(jiǎn)單對(duì)比分析 2
1.2.2 過(guò)程穩(wěn)定性分析 3
1.2.3 相關(guān)性與回歸分析 4
1.3 業(yè)務(wù)目標(biāo) 5
1.4 質(zhì)量與性能目標(biāo) 6
1.5 過(guò)程性能 7
1.6 性能基線(xiàn) 7
1.6.1 性能基線(xiàn)的概念 7
1.6.2 性能基線(xiàn)的描述 8
1.6.3 性能基線(xiàn)的作用 9
1.7 性能模型 10
1.7.1 性能模型的概念 10
1.7.2 性能模型的分類(lèi) 11
1.7.3 性能模型的用途 12
第 2 章 心中有數(shù)——識(shí)別與定義度量元 13
2.1 基于目標(biāo)識(shí)別度量元 13
2.2 定義目標(biāo)時(shí)的注意事項(xiàng) 16
2.3 選擇度量元 19
2.4 度量元的分類(lèi) 21
2.5 定義度量方法 23
2.6 定義校驗(yàn)方法 28
2.7 詳細(xì)定義度量元 29
第 3 章 眼中有圖——設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)指示器 32
3.1 指示器的基本概念 32
3.2 數(shù)據(jù)分析的七種對(duì)比關(guān)系 33
3.2.1 成分對(duì)比關(guān)系 33
3.2.2 類(lèi)別對(duì)比關(guān)系 34
3.2.3 時(shí)間序列對(duì)比關(guān)系 35
3.2.4 頻率對(duì)比關(guān)系 36
3.2.5 相關(guān)性分析 37
3.2.6 多系列的集合數(shù)據(jù)對(duì)比關(guān)系 37
3.2.7 多指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)比關(guān)系 39
3.3 設(shè)計(jì)指示器的十個(gè)要點(diǎn) 40
3.3.1 說(shuō)明信息要完備 40
3.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)示要清晰 40
3.3.3 根據(jù)分析目的選擇合適的圖形 41
3.3.4 根據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)的多少選擇合適的圖形 43
3.3.5 先排序再分析 44
3.3.6 選擇合適的數(shù)據(jù)分組 44
3.3.7 設(shè)置合適的時(shí)間刻度 45
3.3.8 設(shè)置固定的控制限 46
3.3.9 減少網(wǎng)格線(xiàn) 47
3.3.10 處理過(guò)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽 47
3.4 指示器設(shè)計(jì)的宏觀(guān)主線(xiàn) 48
3.4.1 項(xiàng)目狀態(tài)綜合指標(biāo)：項(xiàng)目健康指數(shù) PHI 48
3.4.2 管理監(jiān)控的主副圖 50
3.4.3 二維多級(jí)度量體系架構(gòu) 51
第 4 章 上下求索——分析歷史數(shù)據(jù)的分布規(guī)律 54
4.1 控制圖法 54
4.2 百分位法 55
4.3 箱線(xiàn)圖法 56
4.4 置信區(qū)間法 62
4.5 建立性能基線(xiàn)的步驟 64
4.6 建立性能基線(xiàn)時(shí)的常見(jiàn)問(wèn)題 72
4.6.1 一定要嘗試分類(lèi)建立性能基線(xiàn) 72
4.6.2 判斷過(guò)程穩(wěn)定的原則 78
4.6.3 何時(shí)重新計(jì)算性能基線(xiàn) 78
4.6.4 可以建立項(xiàng)目級(jí)或個(gè)人級(jí)性能基線(xiàn) 79
第 5 章 探因溯果——量化地分析因果規(guī)律 81
5.1 定性地畫(huà)出因果圖 81
5.2 量化分析因果規(guī)律的方法 82
5.3 相關(guān)性分析 82
5.3.1 散點(diǎn)圖 83
5.3.2 Pearson 相關(guān)系數(shù) 89
5.3.3 Spearman 秩相關(guān) 90
5.3.4 方差分析 91
5.3.5 卡方檢驗(yàn) 93
5.3.6 即使不相關(guān)，分析結(jié)論也有價(jià)值！ 95
5.3.7 有相關(guān)性未必有因果關(guān)系 98
5.4 線(xiàn)性回歸分析 99
5.4.1 一元線(xiàn)性回歸分析 99
5.4.2 多元線(xiàn)性回歸分析 102
5.4.3 檢查回歸方程的有效性 105
5.4.4 異常值的識(shí)別與處理 108
5.4.5 多重共線(xiàn)性的處理 111
5.5 非線(xiàn)性回歸分析 117
5.6 一般線(xiàn)性方程 122
5.7 邏輯回歸分析 125
5.7.1 二元邏輯回歸 125
5.7.2 多元邏輯回歸 126
5.7.3 順序邏輯回歸 126
5.8 采用貝葉斯可信網(wǎng)絡(luò)建模 130
5.8.1 貝葉斯可信網(wǎng)絡(luò)的基本原理 130
5.8.2 貝葉斯可信網(wǎng)絡(luò)的案例 132
5.9 建立性能模型時(shí)的常見(jiàn)問(wèn)題 136
5.9.1 為什么無(wú)法建立模型 136
5.9.2 為什么建立了性能基線(xiàn)還需要建立性能模型 139
5.9.3 為什么不能“大海撈針”式建立模型 141
5.9.4 何時(shí)需要重建模型 144
5.9.5 分類(lèi)建立性能模型 146
5.9.6 回歸方程的常量系數(shù)符號(hào)有異常時(shí)如何處理 148
5.9.7 項(xiàng)目組也可以建立自己的性能模型 150
5.9.8 常見(jiàn)的七種不合理模型 153
第 6 章 數(shù)往知來(lái)——量化地預(yù)測(cè)未來(lái) 154
6.1 采用性能基線(xiàn)預(yù)測(cè)目標(biāo)的達(dá)成 154
6.1.1 歷史的性能數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布 154
6.1.2 歷史的性能數(shù)據(jù)左偏或右偏分布 155
6.1.3 基線(xiàn)規(guī)格下限為負(fù)數(shù)沒(méi)有意義的場(chǎng)景 158
6.1.4 各種場(chǎng)景的計(jì)算公式歸納整理 159
6.1.5 歷史數(shù)據(jù)采用百分位法建立的性能基線(xiàn) 161
6.2 采用回歸方程預(yù)測(cè)目標(biāo)的達(dá)成 162
6.2.1 通過(guò)x 預(yù)測(cè)y 的取值 162
6.2.2 通過(guò)y 預(yù)測(cè)x 的取值 163
6.3 采用蒙特卡洛模擬預(yù)測(cè)目標(biāo)的達(dá)成 164
6.3.1 蒙特卡洛模擬的基本原理 164
6.3.2 蒙特卡洛模擬的執(zhí)行步驟 165
6.3.3 不同場(chǎng)景下的蒙特卡洛模擬 170
6.3.4 在 Excel 中進(jìn)行蒙特卡洛模擬的方法 178
6.4 進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè) 182
6.5 使用 Gompertz 曲線(xiàn)預(yù)測(cè)缺陷 184
第 7 章 操之有度——量化地控制過(guò)程 188
7.1 控制圖的基本原理 188
7.2 控制圖的基本結(jié)構(gòu) 188
7.3 控制圖的偏差源分類(lèi) 189
7.4 控制圖的判讀 190
7.4.1 判異的原則 190
7.4.2 判穩(wěn)的原則 191
7.4.3 控制圖解讀時(shí)的兩種誤判 191
7.5 控制圖的用途 192
7.6 控制圖的種類(lèi) 193
7.7 計(jì)量型控制圖 194
7.7.1 均值 - 極差控制圖 194
7.7.2 均值 - 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 196
7.7.3 單值 - 移動(dòng)極差控制圖 198
7.8 計(jì)數(shù)型控制圖 199
7.8.1 c 圖 199
7.8.2 u 圖 201
7.8.3 離散數(shù)據(jù)的單值-移動(dòng)極差圖 204
7.9 控制圖的注意事項(xiàng) 205
7.9.1 控制圖的數(shù)據(jù)一定要按時(shí)間排序 205
7.9.2 不要對(duì)聚合數(shù)據(jù)或大過(guò)程使用控制圖 206
7.9.3 不要混淆規(guī)格限與控制限 207
7.9.4 不要對(duì)非獨(dú)立樣本畫(huà)控制圖 209
7.10 過(guò)程能力指數(shù)的應(yīng)用 211
7.10.1 Cpk 的含義與計(jì)算方法 211
7.10.2 不同Cpk 值的處理原則 212
7.10.3 Cpk 與合格率的關(guān)系 213
第 8 章 精益求精——量化地管理過(guò)程改進(jìn) 215
8.1 量化識(shí)別改進(jìn)點(diǎn) 216
8.2 量化識(shí)別原因 220
8.3 量化評(píng)價(jià)改進(jìn)效果 228
8.4 量化地確定推廣范圍 236
第 9 章 融會(huì)貫通——量化分析案例 238
案例一 項(xiàng)目總體進(jìn)展指示器的設(shè)計(jì) 238
案例二 缺陷清除率的簡(jiǎn)單對(duì)比分析 240
案例三 量化分析觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急措施的閾值 240
案例四 量化評(píng)價(jià)故事點(diǎn)刻度的合理性 243
案例五 在敏捷開(kāi)發(fā)中應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù) 244
案例六 需求個(gè)數(shù)與編碼工作量之間的關(guān)系 246
案例七 客戶(hù)滿(mǎn)意度的統(tǒng)計(jì)分析 250
案例八 工時(shí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 255
案例九 缺陷狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)分析 259
案例十 需求交付周期的分析 264
第 10 章 結(jié)語(yǔ) 269
10.1 量化管理失敗常見(jiàn)原因 269
10.2 量化管理的基本原則 270
10.3 量化管理的流程 273
10.4 管理活動(dòng)與可用量化技術(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 275
10.5 量化管理技術(shù)在項(xiàng)目中的應(yīng)用場(chǎng)景 276
附錄 A 統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念 278
A.1 總體與樣本 278
A.2 隨機(jī)現(xiàn)象與隨機(jī)變量 279
A.3 數(shù)據(jù)分布特征 279
A.4 集中趨勢(shì)的度量 281
A.5 離散程度的度量 284
A.6 數(shù)據(jù)分布形狀 288
A.7 正態(tài)分布 289
A.8 二項(xiàng)分布 290
A.9 泊松分布 290
A.10 概率質(zhì)量函數(shù) 291
A.11 概率密度函數(shù) 291
A.12 概率分布函數(shù) 291
A.13 正態(tài)分布的概率參數(shù) 292
A.14 切比雪夫不等式 292
A.15 小概率事件實(shí)際不可能原理 292
A.16 假設(shè)檢驗(yàn) 293
附錄 B 量化管理工具簡(jiǎn)介 302
B.1 ZenDAS 302
B.2 Minitab 302
B.3 Crystal Ball 302
B.4 Netica 303
B.5 1stOpt 303
參考文獻(xiàn) 304
查看全部↓
