高成熟度实施框架
   基线建立
   模型建立
   可控因子的确定
   主模型与子模型、基线的关联应用

   高成熟度实施框架?
   实施框架要非常清楚。过程改进与项目开发联系起来。应用场景先考虑清楚。不要 一上来就定度量项，建立基线和模型，而不知道为什么要做这些。
   建立高成熟度框架五步曲：
   •描述商业目标；
   •列举为实现商业目标公司主要的过程和活动；
   •针对某一目标选 2-3 个最关键的过程，作为重要的目标；
   •对选中的目标，明确是否需要定义量化目标；
   •定义哪些目标要做统计过程控制和模型。

    基线建立
   建立基线的方法：

   
   建立基线需要注意：
   •样本数少于 20 个点时，偏差较大， 先不清除异常点。分析要做。
   •差不多有 30 个点左右，清除异常 点，重新计算一次。如果再有异 常点，再重新计算一下。直到有 稳定的控制图。
   •项目差异很大的项目，不应放在 一起。
   •控制图的维护与调整需要关注。过程改变了，前面的数据可能就没有用了，需要重新计算基线。
   •度量数据一定要闭环：使用基线 数据，使用的结果数据需要提供。 以便维护组织基线。
   •基线建立要注意分类处理，否则 容易造成垃圾基线：举例：同类 规模组件发现的不同类型缺陷数 矩阵（不同类型的缺陷）。鱼龙 混杂在一起，发现不了问题。应 该将不同类型的分别建立基线。
   ——缺陷数合计后的控制图没有异常。但每个组织分别建立控制图，很显明发现异常点。
   •SEI 要求，重要的基线都需要做假 设检验。（用新的数据来检验，是否基线有问题）
   联想：我们公司维护项目的基线有没 有办法建？基线建立要分类处理。 （生产效率：代码行除维护工作量。 其中代码行有自动生成的一类；代码 修改关键内容，代码量少，但测试工 作量非常大的一类）
   •  模型建立
   业界模型：刚博士模型、蒙特卡罗模型， 导入模型时，需要用公司自己的数据做 调整。
   建模工具：建立模型一定要用工具，MINITAB工具、蒙特卡罗
建模六步曲：
   •数据整理，数据整理工作量占建模工 作量的 95%。
   先要想清楚模型想要预测什么？有哪些变量、因子要考虑（自然度量项就出来了）？
   –  可以与未来模型的使用者采用头脑风
   暴方法，分析影响过程性能的因子。
   建立关键子过程模型时：与项目经理， • 选择最佳子集，形成模型 测试策划师沟通，引导相关人员什么 •容易引导过程的差异。——越早做越 好。
   – 模型发布前，做过的头脑风暴或评审 证据需要保留，现场评估时需要提供 证据：
   •模型的应用场景要想清楚！
   – 需要有《基线、模型建立和维护手 册》；《基线模型的使用指南》（更 重要，如果有可能，先完成使用指南，至少是同步完成）。
   – 模型的应用场景在《模型使用指南》 中需要加入。OPP中有一个子实践； EPG要辛苦点，将场景分析写的更好 一点，等PM能力提高了，可以简单 一些。
   – 模型的使用场景不清楚，SEI审计时， 建立方法就不看了。
   – 基线使用指南中，需要写明基线的使 用说明。（几个点继续上升或下降等），要从项目实际情况出发。
   – 组织需要有维护指南，明确什么基线 在什么时候维护。
   •进行数据初步分析，因子相关性分析
   – 因子的选择对模型的最终预测结果必 须相关的，对最终结果没有任何影响
   的因子应去除；
   –  两个因子是非常强相关的，选择一个关的，可以选择一个；强相关是指相
   关性在70%左右；
   建模必要条件：高质量的数据（数据不 准确，后面的工作都白做）、工具、情商
   建模关键：
   – 愿景。（数据不能满足愿景的需要。 没有愿景，也不清楚的统计分析）
   –  判断手上的数据是否满足要求。
– 度量数量的可操作定义（为什么做？ ——否则就是垃圾；数据是什么？什 么时候收集？谁收集？如何保证所有人都理解了数据？等等）
   – 度量的要求：一致性！度量项不要追 求完美，只要保证一致性，即具有可比性！
   – 数据检查要做，要初步分析一下： （最小值、最大值？有没有异常？选 择一些数据看一下？数据“0”，是 什么意思？是没有？还是没有采集？ “其他”是什么意思？（太多是不是有问题？）
   – 样本点少于三个时，建议不要考虑建 立模型或基线。
   –  每条基线与模型，都要有适用范围。
   –  统计人员要做的内容：
   –  正态检验？转换？（画图、放到MINITAB中验检一下）
   – 数据的相关性分析：强关联性，只选 择一个。相关性75%作为强相关的界 线。选择一个即可。
   •  主模型与子模型、基线的关联应用
   主模型与子模型、基线的关联应用– MINITAB:应使用SPEARMANP‘S RANK（正相关） 不要使用SPEARMAN’S RHO（负相关？）
 •  可控因子的确定可控因子：对项目目标有直接影响 的，项目可以控制的因子。 必要时，非可控因子也需要考虑。（如 使用的技术评台、客户的刚性进度要求 等）
   可控因子分类：
   – 人相关：可用时间（人员地域分布）、 人员态度、人员的技能
   – 环境相关：可用会议室、小组距离、 办公室、培训室、温度
   – 技术工具相关：语言、开发工具、复 用率、开发工具引用的新旧
   – 过程相关：过程符合度、工作产品复 杂度的要求、代码的度量
   – 客户相关：客户成熟度、人脉、行业 背景
   –  供应商相关：
   不可控因子：如规模、复杂度