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案例:缺陷状态数据分析

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麦哲思科技任甲林
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摘要
一位网友提出了关于11个项目的缺陷状态数据分析的疑问,本文对原始数据进行了详尽分析。分析过程分为五个步骤,首先是澄清数据含义,其次是数据转换,然后是横向对比分析,接着是通过统计方法识别离群点,最后是分析数据之间的相关性。
数据含义澄清
原始数据中的术语如“设计如此”、“未解决”、“延期处理”等被澄清。大多数项目已完成95%,且数据列没有包含关系。
数据转换
为了比较不同项目,数据被转换成相对数值,即缺陷状态百分比。
横向对比分析
通过柱状图对问题解决百分比进行了对比分析,特别关注了解决问题百分比最低的两个产品。
统计方法识别离群点
箱线图用于识别离群点,如产品I的延期处理百分比和产品C与E的转为需求百分比。
数据相关性分析
通过散点图和相关性检验发现了几对缺陷状态之间的相关性,并指出需要更多数据来验证这些发现。
综述
数据分析到第三步即可,但第四和第五步可以提供更深入的见解。样本量的增加有助于揭示数据的分布和因果关系。此外,如果有更多项目特征的数据,将有助于进行更精细的分析。
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麦哲思科技任甲林
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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