为什么无法建立过程性能模型？

摘要：建立软件公司过程性能模型的难点

在CMMI等级四五的软件公司中，构建过程性能模型是一项关键的挑战。公司在此过程中常面临六大困难：

1. 数据不准确：数据采集时存在准确性问题，例如，评审会议中只是学习的人员被统计在内，数据依赖回忆而非实时采集，代码行数的估计非工具统计。
2. 过程不稳定：过程的不稳定性可归因于多个方面：
   1. 过程范围太广，导致难以建立有效的回归分析模型，因为影响因子众多而个别影响有限。
   2. 过程定义不稳定，关键成功因素未明确定义，如评审流程中的具体要求。
   3. 过程执行不稳定，实际操作中未能严格遵守流程规定。
   4. 过程输入不稳定，不同项目的投入差异造成过程输出也不稳定。
3. 影响因子识别不全：关键影响因子未被全面识别，难以量化或数据采集不完整。
4. 大过程建模困难：当涉及大规模过程时，众多影响因子的相关性不大，数据采集困难，且因子间交互作用使得建模复杂。
5. 样本量太少：样本数量不足导致增加或删除单一样本点都会明显影响回归结果，缺乏代表性。
6. 样本不随机：实际数据与预期的正相关性不一致，这会误导对变量间关系的分析。

以上问题表明，建立过程性能模型并非易事，这些挑战解释了为何CMMI四五级认证的实施周期较长。

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文章来源：

麦哲思科技任甲林

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