教學優勢
曙海教育的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。大批企業和曙海
建立了良好的合作關系。曙海教育的課程在業內有著響亮的知名度。
本課程，秉承20年積累的教學品質，以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。
??初始級，估算級，比對級，量化管理級，量化改進級
??功能點的最基本概念
??功能點計數項：ILF與EIF，EI/EO/EQ
??普通文檔中與功能點計數項對應的概念
??課程內容
o?早期需求采集
§?用戶訪談與需求采集誤區
o?SEAi需求分析法
§?識別產品的場景Scenario
·?建立場景描述語言
§?需求拆分
·?從場景描述中發現實體Entity（作為史詩故事）
o?識別標準
o?分析完成標準
·?為每一個實體分析CRUD行為Action（作為用戶故事）
o?識別標準
o?分析完成標準
§?練習：基于實際需求進行場景描述和實體拆分，即ILF/EIF層
§?練習：利用CRUD拆分行為，即EI/EO/EQ層
§?練習：使用《SEAi需求模板》生成整體需求文檔
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??功能點的歷史
??1979年：IFPUG的原始功能點
??2000年（約）：NESMA的簡化功能點
??2009年：中國功能點標準
??課程內容：
o?IFPUG功能點定義五種計數項
§?復雜的調整因子定義（本課程中棄用）
o?NESMA兩級簡化體系
§?Indicative Function Point
§?Estimated Function Point
o?AFP簡化體系（接近SiFP）
§?Agile Function Point
o?軟件因素調整因子
§?應用類型調整因子
§?規模調整因子
§?變更調整因子
§?二次開發調整因子
§?維護調整因子
§?多端開發調整因子
o?開發因素調整因子
§?團隊經驗因子
§?語言類型因子
o?實際使用中因子的選擇
o?國內標準及其使用
??課程內容
o?兩種功能點
§?應用功能點（靜態）
§?開發功能點（動態）
o?對需求文檔進行功能點度量
§?普通文檔計數法（200~400FP/人天，但遺漏率極高）
§?基于SEAi文檔的功能點計數法（兼容NESMA?EFP計數法，效率無限（但需要文檔反應真實產品且變更被記錄），精度與需求編寫者相同）
·?練習：使用AdaScope工具對按SEAi結構編寫的需求文檔進行計數
o?對已完成系統的應用功能點進行度量
§?界面計數法（最原始的IFPUG計數法，效率200~400FP/人天，精度10%（與使用者水平相關））
§?簡化的界面計數法（NESMA?EFP計數法，效率約2000FP/人天，精度不詳（估計在15%左右））
·?練習：對已有軟件（需要在課堂環境中可訪問）進行功能點計數
§?數據庫回歸法（2009年中國標準中推薦使用的計數法，效率約4000~6000FP/人天，精度不詳（估計在30%左右））
·?練習：對預先導出的數據庫表進行功能點計數練習
§?SEAiSwagger自動計數法（AdaPPM工具中的簡化計數法，效率無限（僅需1分鐘安裝插件），精度約20%（與架構相關，需要校準）；但無法識別三方行為（多數時候差異不大，特定狀態需人工校準））
·?練習：在生產軟件中必須已經安裝Swagger，并在本地安裝GetFpFromSwagger（講師提供）
o?對迭代開發中系統的開發功能點進行度量
§?增強/E?與廢棄/R功能點的功能點計數
§?SEAi中對增強與廢棄功能的標記
·?練習：使用AdaScope對迭代需求進行自動計數
??課程內容
o?度量的2個時機
o?選擇不可控因素為標準度量項
o?Dev研發五大開發度量指標（FP=功能點數）
§?生產率?=?FP/人天（激勵因素）
§?編碼消耗率?=?邏輯代碼行?/?FP（保健因素）
§?測試用例密度?=?測試用例數?/?FP（保健因素）
§?測試缺陷密度?=?測試缺陷數?/?FP（保健因素）
§?發布缺陷密度?=?發布缺陷數?/?FP（激勵因素）
o?Ops運維三大發布度量指標
§?開發周期（保健因素）
§?需求交付周期（保健因素）
§?缺陷修復時間（激勵因素）
o?基礎度量數據的定義與采集方法
§?功能點數
§?人天數計算方法
§?測試用例計數方法
§?測試缺陷計數方法
§?發布缺陷數計數方法
§?練習：聯系隔壁團隊，使用課上提到的方法，獲取其產品當前的全套數據。
o?基準比對與五點估算
§?利用P10，P25，P50，P75，P90對基線進行分布表述
§?練習1：在Excel表中建立Benchmarking基線
§?演示1：在AdaPPM中建立Benchmarking基線，并與行業數據進行對比
§?演示2：在AdaPPM中分析Benchmarking基線的走向
§?對數據標準化以便進行橫向對比（練習見后）
??核心目標1：掌握內部與行業排名的技術
??核心目標2：理解利用度量數據進行績效管理的基本原則
??課程內容
o?橫向對比
§?利用“應用功能點”及派生度量項建立團隊基線
§?演示1：在AdaPPM中對比組織內部項目的五大指標排名
§?演示2：在AdaPPM中對比項目 pk?業界的五大指標
o?縱向跟蹤（統計過程控制）
§?利用“開發功能點”及派生度量項建立統計過程控制
§?演示1：在AdaPPM中監控各項指標穿越P25/P75的情況
??預測模型
o?練習1：在Excel表中對已知數據進行函數擬合
??基于預測模型制定組織與項目的目標
o?練習2：在Excel表中求解“歸一化測試缺陷密度”
o?練習3：在Excel表中求解“達到特定缺陷密度所需的CCI數值”
??相關性分析及其強弱分析
o?相關性與因果關系的區分
??常見的因果性量化分析
o?測試缺陷密度?vs?生產率
o?編碼消耗率?vs?生產率
o?維護擴展指數?vs?生產率
o?維護擴展指數?vs?測試缺陷密度
??從相關性到因果性
o?練習1：在Excel中進行求解兩組數據的相關系數
o?演示1：在AdaPPM中進行相關性分析
??何為根因
??可落地的解決方案
o?可理解，可實行，可落地
??已經過量化驗證的解決方案
o?架構對生產率與測試缺陷密度的影響
o?代碼維護擴展指數對生產率的影響
o?代碼維護擴展指數對測試缺陷密度的影響
??平衡積分卡的四象限
??理解保健因素與激勵因素的差異
??“首席科學家制度”
??QAMMI量化敏捷成熟度模型概述
o?基于行為與基于量化的成熟度模型對比
o?擴展的度量數據（約10個左右）
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