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数据分析的方法

第1章数据分析的方法

假设你从前任手中得到了表1.1所示的数据库，现在要知道从中能得到什么——而且要尽快。老板走进来说，“这是上一任收集到的一些软件项目数据。里面有没有令人感兴趣的

东西？我希望你在下周的管理会上就能给出结果。”考虑到经常要花好几年时间才能收集到

足够的软件项目数据用于分析，再加上软件界居高不下的跳槽率，因此，我们很可能分析

由他人收集到的数据。

数据是什么？简写代表着什么？应该使用哪些统计方法？首先应该做什么？先不要着

急，往下看。经过长达8年的收集、验证、分析及界定软件项目之后，我才写出了这本书。

以前，有人让我从欧洲航天局的软件项目数据库中“找出令人感兴趣的东西”，我多么希望

那时候就能看到这样一本书。

在本章中，我将和大家分享自己的数据分析方法。在阐述任一步骤时，使用的都是表

1.1中的软件项目数据。大家不需要理解工具条1.1中那份“步骤清单”后面的统计信息。

目前我只简单地解释：做什么；为什么这么做；如何解释统计输出结果；在各个阶段应注

意什么。

表1.1软件项目数据

ideffortsizeapptelonuset13t14

27871647TransProNo44

3845130TransProNo44

5212721056CustServNo32

64224383TransProNo54

87320209TransProNo42

99125366TransProNo32

152565249InfServNo24

164047371TransProNo33

171520211TransProNo33

18259101849TransProYes33

19372862482TransProYes31

2111039292TransProNo42

2510447567TransProYes22

续表

软件管理的应用统计学2

ideffortsizeapptelonuset13t14265100467TransProYes23

63694336827TransProNo42

174518530InfServNo45

179838731CustServNo33

295743032MISNo34

96320433TransProNo33

12337134TransProNo24

385054838CustServNo43

578730240MISNo24

557822743TransProNo23

10605944TransProNo33

527929945InfServYes32

811742246CustServNo32

175519350TransProNo24

5931152651InfServYes43

360050953TransProNo42

455758354MISNo53

875231555CustServNo33

344013856CustServNo43

1370042358TransProNo42

462020461InfServYes32

工具条1.1数据分析的步骤清单

步骤清单：

尽可能多的优质数据。

一个统计分析软件包。

很好的判断力。

第1步：验证数据

第2步：选择变量及模型

第3步：执行前期分析（使用图表、表格、相关性及逐步回归分析）

第4步：建立多变量模型（使用方差分析）

第5步：检验模型

第6步：提取方程式

第1章数据分析的方法3

完全理解了本章中解释的第1～6步后，可以接着阅读第2～5章中的案例研究，取得一些较复杂数据库分析的经验，学习如何把这些方程式转变成管理方法。参见第5章，那里有个例子演示了如何把分析成果呈给顾客。如果有时间，还可以参见第6章，进一步学习这份“步骤清单”中用到的不同统计方法。

数据验证

最重要的步骤就是数据验证了。与分析数据相比，在数据验证上花费的时间要多得多。

通常，数据并不像本书这样用一张表格干脆利落地被展现给我们，相反，数据存在于多个

有待合并的文件中，这些文件中还可能包含一些自己不需要或不理解的信息。数据也会存

在于多份纸介材料中。

数据验证到底指什么？一般意义上，这指的是