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课程培训
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EBMI5级研发效能体系培训
培训大纲绪论EBMI 5级研发度量体系框架Ø 初始级，估算级，比对级，量化管理级，量化改进级 需求文档准备功能点的基本定义Ø 功能点的最基本概念 Ø 功能点计数项：ILF与EIF，EI/EO/EQ Ø 普通文档中与功能点计数项对应的概念 SEAi需求分析法Ø 课程内容 o 早期需求采集 § 用户访谈与需求采集误区 o SEAi需求分析法 § 识别产品的场景Scenario · 建立场景描述语言 § 需求拆分 · 从场景描述中发现实体Entity（作为史诗故事） o 识别标准 o 分析完成标准 · 为每一个实体分析CRUD行为Action（作为用户故事） o 识别标准 o 分析完成标准 § 练习：基于实际需求进行场景描述和实体拆分，即ILF/EIF层 § 练习：利用CRUD拆分行为，即EI/EO/EQ层 § 练习：使用《SEAi需求模板》生成整体需求文档
2级：基于功能点的估算与度量技术历史与体系差异Ø 功能点的历史 Ø 1979年：IFPUG的原始功能点 Ø 2000年（约）：NESMA的简化功能点 Ø 2009年：中国功能点标准 功能点定义Ø 课程内容： o IFPUG功能点定义五种计数项 § 复杂的调整因子定义（本课程中弃用） o NESMA两级简化体系 § Indicative Function Point § Estimated Function Point o AFP简化体系（接近SiFP） § Agile Function Point o 软件因素调整因子 § 应用类型调整因子 § 规模调整因子 § 变更调整因子 § 二次开发调整因子 § 维护调整因子 § 多端开发调整因子 o 开发因素调整因子 § 团队经验因子 § 语言类型因子 o 实际使用中因子的选择 o 国内标准及其使用 功能点计数与度量（自动化与工具）Ø 课程内容 o 两种功能点 § 应用功能点（静态） § 开发功能点（动态） o 对需求文档进行功能点度量 § 普通文档计数法（200~400FP/人天，但遗漏率极高） § 基于SEAi文档的功能点计数法（兼容NESMA EFP计数法，效率无限（但需要文档反应真实产品且变更被记录），精度与需求编写者相同） · 练习：使用AdaScope工具对按SEAi结构编写的需求文档进行计数 o 对已完成系统的应用功能点进行度量 § 界面计数法（最原始的IFPUG计数法，效率200~400FP/人天，精度10%（与使用者水平相关）） § 简化的界面计数法（NESMA EFP计数法，效率约2000FP/人天，精度不详（估计在15%左右）） · 练习：对已有软件（需要在课堂环境中可访问）进行功能点计数 § 数据库回归法（2009年中国标准中推荐使用的计数法，效率约4000~6000FP/人天，精度不详（估计在30%左右）） · 练习：对预先导出的数据库表进行功能点计数练习 § SEAiSwagger自动计数法（AdaPPM工具中的简化计数法，效率无限（仅需1分钟安装插件），精度约20%（与架构相关，需要校准）；但无法识别三方行为（多数时候差异不大，特定状态需人工校准）） · 练习：在生产软件中必须已经安装Swagger，并在本地安装GetFpFromSwagger（讲师提供） o 对迭代开发中系统的开发功能点进行度量 § 增强/E 与废弃/R功能点的功能点计数 § SEAi中对增强与废弃功能的标记 · 练习：使用AdaScope对迭代需求进行自动计数 3级：组织级研发效能体系建设度量项定义与标准度量过程Ø 课程内容 o 度量的2个时机 o 选择不可控因素为标准度量项 o Dev研发五大开发度量指标（FP=功能点数） § 生产率 = FP/人天（激励因素） § 编码消耗率 = 逻辑代码行 / FP（保健因素） § 测试用例密度 = 测试用例数 / FP（保健因素） § 测试缺陷密度 = 测试缺陷数 / FP（保健因素） § 发布缺陷密度 = 发布缺陷数 / FP（激励因素） o Ops运维三大发布度量指标 § 开发周期（保健因素） § 需求交付周期（保健因素） § 缺陷修复时间（激励因素） o 基础度量数据的定义与采集方法 § 功能点数 § 人天数计算方法 § 测试用例计数方法 § 测试缺陷计数方法 § 发布缺陷数计数方法 § 练习：联系隔壁团队，使用课上提到的方法，获取其产品当前的全套数据。 o 基准比对与五点估算 § 利用P10，P25，P50，P75，P90对基线进行分布表述 § 练习1：在Excel表中建立Benchmarking基线 § 演示1：在AdaPPM中建立Benchmarking基线，并与行业数据进行对比 § 演示2：在AdaPPM中分析Benchmarking基线的走向 § 对数据标准化以便进行横向对比（练习见后） 横向对比与纵向跟踪Ø 核心目标1：掌握内部与行业排名的技术 Ø 核心目标2：理解利用度量数据进行绩效管理的基本原则 Ø 课程内容 o 横向对比 § 利用“应用功能点”及派生度量项建立团队基线 § 演示1：在AdaPPM中对比组织内部项目的五大指标排名 § 演示2：在AdaPPM中对比项目 pk 业界的五大指标 o 纵向跟踪（统计过程控制） § 利用“开发功能点”及派生度量项建立统计过程控制 § 演示1：在AdaPPM中监控各项指标穿越P25/P75的情况 4~5级：高等级研发效能管理预测模型Ø 预测模型 o 练习1：在Excel表中对已知数据进行函数拟合 Ø 基于预测模型制定组织与项目的目标 o 练习2：在Excel表中求解“归一化测试缺陷密度” o 练习3：在Excel表中求解“达到特定缺陷密度所需的CCI数值” 相关性与因果性Ø 相关性分析及其强弱分析 o 相关性与因果关系的区分 Ø 常见的因果性量化分析 o 测试缺陷密度 vs 生产率 o 编码消耗率 vs 生产率 o 维护扩展指数 vs 生产率 o 维护扩展指数 vs 测试缺陷密度 Ø 从相关性到因果性 o 练习1：在Excel中进行求解两组数据的相关系数 o 演示1：在AdaPPM中进行相关性分析 根因分析与解决方案Ø 何为根因 Ø 可落地的解决方案 o 可理解，可实行，可落地 Ø 已经过量化验证的解决方案 o 架构对生产率与测试缺陷密度的影响 o 代码维护扩展指数对生产率的影响 o 代码维护扩展指数对测试缺陷密度的影响 基于功能点的绩效管理Ø 平衡积分卡的四象限 Ø 理解保健因素与激励因素的差异 Ø “首席科学家制度” 量化敏捷成熟度模型QAMMIØ QAMMI量化敏捷成熟度模型概述 o 基于行为与基于量化的成熟度模型对比 o 扩展的度量数据（约10个左右） 如果您想学习本课程，请预约报名
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