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バグ密度 指標

sloc 生産性 指標

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

今まで一般的に用いられているSLOC見積りや機能規模測定法のデファクト スタンダード であるファンクションポイント(FP)法に比べ method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that has 図 13 生産性・品質指標公開資料 Fig 13 Released data about  LOC法(Line of Code) 工数=ステップ数?開発生産性?(1+間接要員比率)?余裕率 C Javaは2 5 6 100kで10 5∼30 1000kで20 (参考)保守案件 母体が3K超 修正ステップ+250


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 生産性向上 信頼性向上 ◇ベンチマーキング ◇開発計画の実現可能性検討 ◇ 見積りの妥当性評価 ◇組織の重点強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ 8章では、開発規模(FP、SLOC規模)及び開発5工程の 工数をもとに、ソフトウェア開発の生産性について 記載している。 9章では、 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 導出指標一覧 分類 名称 規模 実効SLOC実績値など 工期 実績月数(プロジェクト 全体、開発5工程)、計画月数(開発5工程) 工数 実績工数(プロジェクト全体、開発5 工程)、計画工数(プロジェクト 全体)、外部委託比率/工数比率、基本設計工数比率 生産性 FP/SLOCそれぞれの全体生産性と工程別(基本設計~総合 

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド - 経済産業省

昨今、ソフトウェアが日常生活やビジネスに不可欠な存在になり、利便性を向上させる 主役となるにつれ、ソフトウェアへの期待はますます向上している。一方、大規模システ ム障害の発生を背景に、安全性や信頼性をはじめとしたソフトウェアの品質が個人のみ な らず社会に多大な影響を与えることが強く認識されつつある。これにより、 

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使えるメトリクス! 「予測に基づく定量的管理の実現」

FP生産性とSLOC生産性は特性の異なる量である。そのため工数を予測する方法も 異なる。 FP生産性とSLOC生産性の 特性は異なる。 (IPA SEC ソフトウェア開発 データ白書 2012 2013 より引用) 従って、FPとSLOCを組み 合わせて予測する方法も 考えられる。 言語 FP生産性 [FP 人月] SLOC生産性 [SLOC 人時] COBOL(*1) 7 7 5 6

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その見積りの根拠は? - JFPUG

2016年11月25日 お客様 その見積りの根拠は?~事例1 SLOC 10万行の 根拠は? 要求仕様とSLOC の関係 が不明確。自動生成され る部分も多いし、SLOCで 示されても妥当性を確認 できない。 受注者 対象システムは、 Java で10万行 になると考えら れます。 SLOC の生産性を 5 8 [SLOC 人時] とすると、必要な 工数は107人月と

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ソフトウェア・メトリックス2016年版 一般社団法人 日本情報 - JUAS

6 5品質の評価 6 6工期と品質 6 7費用、生産性の評価 6 8外注費分析 6 9 ドキュメント量、負荷分析 6 10PMの評価、各種指標との関連 6 11顧客満足度分析 6 12非機能要求の分析 6 13ツールの分析 6 14セキュリティ分析 6 15ウォーター フォール型開発フェーズ別分析 6 16アジャイル型分析 6 17開発調査の考察・まとめ 情報を体系化し

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工数=ステップ数?開発生産性?(1+間接要員比率)?余裕率 基準値?(0

LOC法(Line of Code) 工数=ステップ数?開発生産性?(1+間接要員比率)?余裕率 C Javaは2 5 6 100kで10% 5∼30% 1000kで20% (参考)保守案件 母体が3K超 修正ステップ+250 母体が2K超 修正ステップ+200+((母体−2000)?5% 母体が 2K未満 修正ステップ+母体?10% FP法(ファンクションポイント) 基準値?(0.65+調整 

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新たな開発規模見積り手法 -ファンクションスケール法の実践 - Fujitsu

今まで一般的に用いられているSLOC見積りや機能規模測定法のデファクト スタンダード であるファンクションポイント(FP)法に比べ method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that has 図 13 生産性・品質指標公開資料 Fig 13 Released data about 

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92 SLOC生産性

9 2 SLOC生産性 本節では、SLOC 生産性についての分析結果を示す。「SLOC 生産 性」は、SLOC 規模を開発5 工程の工数で除算したものである。すなわち、人時あたりの SLOC 規模、又は、人月(人時への変換は1 人月= 160 時間を代用)あたりのSLOC 規模である。 この節で使用するデータのうち、その名称に(導出指標)と付記するデータ 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 生産性向上 信頼性向上 ◇ベンチマーキング ◇開発計画の実現可能性検討 ◇ 見積りの妥当性評価 ◇組織の重点強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ 8章では、開発規模(FP、SLOC規模)及び開発5工程の 工数をもとに、ソフトウェア開発の生産性について 記載している。 9章では、 

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「ソフトウェア開発データ白書」シリーズに関するよくある質問と回答:IPA

規模について; 工数について; 信頼性について; 生産性について; テストについて; バグ数 について; 基本統計量について; 見積りについて; アーキテクチャについて; 開発対象 プラットフォームについて; 外部 付録A 4 「導出指標の名称と定義」の「実効SLOC 実績値」に説明されています。 SLOC生産性 = 実効SLOC実績値÷実績工数(開発5 工程)規模について 工数について 信頼性について 生産性について

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プログラムの生産性 - 新SE日記

2016年10月27日 作ってみないと分かるわけないのだけど、簡単に分かりませんとも云えないので、 見積もりの開発工数 × プログラムの生産性で出してみることにした。 プログラムの生産 性をいくつにするか。 「ソフトウェア開発白書2014 2015」からプログラム言語ごとの 生産性を見てみる。 新規開発、改良の(SLOC 人時)の中央値を抜粋した。

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使えるメトリクス! 「予測に基づく定量的管理の実現」

FP生産性とSLOC生産性は特性の異なる量である。そのため工数を予測する方法も 異なる。 FP生産性とSLOC生産性の 特性は異なる。 (IPA SEC ソフトウェア開発 データ白書 2012 2013 より引用) 従って、FPとSLOCを組み 合わせて予測する方法も 考えられる。 言語 FP生産性 [FP 人月] SLOC生産性 [SLOC 人時] COBOL(*1) 7 7 5 6

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド - 経済産業省

昨今、ソフトウェアが日常生活やビジネスに不可欠な存在になり、利便性を向上させる 主役となるにつれ、ソフトウェアへの期待はますます向上している。一方、大規模システ ム障害の発生を背景に、安全性や信頼性をはじめとしたソフトウェアの品質が個人のみ な らず社会に多大な影響を与えることが強く認識されつつある。これにより、 

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その見積りの根拠は? - JFPUG

2016年11月25日 お客様 その見積りの根拠は?~事例1 SLOC 10万行の 根拠は? 要求仕様とSLOC の関係 が不明確。自動生成され る部分も多いし、SLOCで 示されても妥当性を確認 できない。 受注者 対象システムは、 Java で10万行 になると考えら れます。 SLOC の生産性を 5 8 [SLOC 人時] とすると、必要な 工数は107人月と

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ソフトウェア開発の生産性をステップ数で測るのはやめよう

2014年11月5日 はじめに これから話す内容は目新しい話ではないのですが、驚くほど理解されていない ことが多いと感じています。特にSierではその傾向が顕著であるように感じます。 一人 でも多くの方に気付きを得てもらえれば、と思い書いています。特にマネージャークラス の方に読んでいただきたいと思っています。

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ソフトウェア 生産性 指標値

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2015年11月19日 第1部 ファンクションポイントとは 第2部 ファンクションポイントの計測(スマホアプリの 計測例) 第3部 プロジェクトの生産性指標(定量化のメリットその1) 第4部 ソフトウェア の価格指標(定量化のメリットその2) 目次  ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 進捗 品質の定量 把握) V字モデル、レビュー とテスト、品質指標。。 マインドのケア、トレーニングを 定量把握と併走させる。 同値分割、境界値 デシジョンテーブル。。 工夫した点 な ぜ 着眼 6


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集 データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の関係の分析 ○ 7章 工程別の分析 ○ 8章 生産性の分析 ○ 9章 信頼性の分析 ○ 10章その他の分析 ○ 付録A~G: データ項目の定義や収集データ 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 導出指標一覧 分類 名称 規模 実効SLOC実績値など 工期 実績月数(プロジェクト 全体、開発5工程)、計画月数(開発5工程) 工数 実績工数(プロジェクト全体、開発5 工程)、計画工数(プロジェクト 全体)、外部委託比率/工数比率、基本設計工数比率 生産性 FP/SLOCそれぞれの全体生産性と工程別(基本設計~総合 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集 データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの 主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の 関係の分析 ○ 7章 信頼性の分析 ○ 8章 工程別の分析 ○ 9章 生産性の分析 ○ 10章 予実分析等 ○ 付録A~G データ項目の定義や 収集データ年別プロファイル  

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド - 経済産業省

ソフトウェアメトリクス(以下、メトリクス)による定量的マネジメントは、ソフトウ 指標 設計の欠陥密度 モデル 欠陥密度の値を用いて、プロセスの平均及び 管理限界を 計算する 判断基準 管理限界の範囲外にある結果に対しては、 継続調査を行う必要 えば、品質、コスト、生産性、開発期間などに関する公開データを参照することで、 見積

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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使えるメトリクス! 「予測に基づく定量的管理の実現」

FP生産性とSLOC生産性は特性の異なる量である。そのため工数を予測する方法も 異なる。 FP生産性とSLOC生産性の 特性は異なる。 (IPA SEC ソフトウェア開発 データ白書 2012 2013 より引用) 従って、FPとSLOCを組み 合わせて予測する方法も 考えられる。 言語 FP生産性 [FP 人月] SLOC生産性 [SLOC 人時] COBOL(*1) 7 7 5 6

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ソフトウェア・メトリックス2016年版 一般社団法人 日本情報 - JUAS

6 5品質の評価 6 6工期と品質 6 7費用、生産性の評価 6 8外注費分析 6 9 ドキュメント量、負荷分析 6 10PMの評価、各種指標との関連 6 11顧客満足度分析 6 12非機能要求の分析 6 13ツールの分析 6 14セキュリティ分析 6 15ウォーター フォール型開発フェーズ別分析 6 16アジャイル型分析 6 17開発調査の考察・まとめ 情報を体系化し

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ソフトウェア開発プロジェクトにおける進捗/品質の定量把握実践について

ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 進捗 品質の定量 把握) V字モデル、レビュー とテスト、品質指標。。 マインドのケア、トレーニングを 定量把握と併走させる。 同値分割、境界値 デシジョンテーブル。。 工夫した点 な ぜ 着眼

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FP - JFPUG

2015年11月19日 第1部 ファンクションポイントとは 第2部 ファンクションポイントの計測(スマホアプリの 計測例) 第3部 プロジェクトの生産性指標(定量化のメリットその1) 第4部 ソフトウェア の価格指標(定量化のメリットその2) 目次 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集 データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の関係の分析 ○ 7章 工程別の分析 ○ 8章 生産性の分析 ○ 9章 信頼性の分析 ○ 10章その他の分析 ○ 付録A~G: データ項目の定義や収集データ 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集 データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの 主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の 関係の分析 ○ 7章 信頼性の分析 ○ 8章 工程別の分析 ○ 9章 生産性の分析 ○ 10章 予実分析等 ○ 付録A~G データ項目の定義や 収集データ年別プロファイル  

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「ソフトウェア開発データ白書」シリーズに関するよくある質問と回答:IPA

規模について; 工数について; 信頼性について; 生産性について; テストについて; バグ数 について; 基本統計量について; 見積りについて; アーキテクチャについて; 開発対象 Qデータ白書の平均値算出について、例えば、SLOC 検出バグ密度(件/KSLOC)の 平均を求める場合、以下の2つの指標値から求めるやり方があるがデータ白書ではどの  

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド - 経済産業省

ソフトウェアメトリクス(以下、メトリクス)による定量的マネジメントは、ソフトウ 指標 設計の欠陥密度 モデル 欠陥密度の値を用いて、プロセスの平均及び 管理限界を 計算する 判断基準 管理限界の範囲外にある結果に対しては、 継続調査を行う必要 えば、品質、コスト、生産性、開発期間などに関する公開データを参照することで、 見積

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ソフトウェア開発の生産性をステップ数で測るのはやめよう

2014年11月5日 はじめに これから話す内容は目新しい話ではないのですが、驚くほど理解されていない ことが多いと感じています。特にSierではその傾向が顕著であるように感じます。 一人 でも多くの方に気付きを得てもらえれば、と思い書いています。特にマネージャークラス の方に読んでいただきたいと思っています。

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ソフトウェア開発品質・生産性私見 - ソフトウェア開発品質・生産性ななめ

ソフトウェアのメトリクス管理において「前の開発とメンバーが同じなら品質・生産性の 指標値は同じようになる」というようなことが言われたりする。 これはどういう解釈すべ きか。 同じメンバーなら同じ結果というのであれば、野球、サッカーにどうして人は熱狂 するのであろう。 ソフトウェア開発とスポーツは違うのか。 違うとするならばどこが違う のか。

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自信が持てる見積もり技術 - 技法の穴をふさぐ:工数編:ITpro

2008年9月10日 こんなはずじゃ 」と多くの人が首をかしげるのが,工数見積もり。技法の値や項目が 現場の実態と乖離していることがままあるからだ。そんなとき,どうすればよいのか。 先達の工夫に学ぼう。 ソフトウエア開発の工数は,規模見積もりの値を「生産性係数(1 人月当たりの開発規模)」で割って算出する。ただ,プロジェクトは品質要件 

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ソフトウェア開発プロジェクトにおける進捗/品質の定量把握実践について

ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 進捗 品質の定量 把握) V字モデル、レビュー とテスト、品質指標。。 マインドのケア、トレーニングを 定量把握と併走させる。 同値分割、境界値 デシジョンテーブル。。 工夫した点 な ぜ 着眼

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ソフトウェア開発データ白書 バグ密度

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

データ白書における生産性の分析について ○ 生産性データの傾向を把握することで、 見積りや計画の妥当性 の確認、実績の評価などに利用することができる。 ○ データ 白書では、生産性の傾向などを掴むため、以下の層別 による分析を行い、基本統計量 を示している。 ▫ 規模別、業種別、アーキテクチャ別、主開発言語別 ▫ プラットフォーム 別、月あたり要員数、外部委託比率 ▫ 信頼性要求の高さ ▫ 規模別・業種別、規模別・ チーム規模別 ▫ 業種別生産性と発生不具合密度 ▫ 規模とPMスキル 生産性の分析   42


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1.「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析の ノウハウ(ヒントとして) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒント として) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 向上 績工数/開発 5工程実績工 数 7章 工程別分析掲載内容 (工期比率) この 章では、工程別の工数と工期、レビューまたはテストケースとバグ密度の分析結果

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 主な 目次項目 内 容 工程別の工期、 工数 新規開発/改良開発ごとの工程別工期 レビュー指摘件 数 全開発種別での基本設計/製作工程の指摘件数 レビュー実績工 数 新規開発/改良開発ごとの基本/詳細設計実績工数、各 工程のレビュー実績 工数比率 テスト工程別のテ ストケースと検出 バグ数 全開発種別/新規開発/改良 開発ごとのFP/SLOCそ れぞれに対するテストケース数と検出バグ数、新規 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別の工期、工数 工期や 工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 基本設計、製作工程の レビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 設計工程のレビュー実績工数 、各工程のレビュー実績工数比率 に関する分析 8.4 テスト工程別のテストケース数と 検出バグ数 結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数 当りのテストケース数」、「検出バグ現象数」、 「検出バグ原因数」を分析 ソフトウェア 開発データ 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 のご紹介 - IPA 独立行政法人

2017年3月31日 IPA 独立行政法人情報処理推進機構(IPA) 技術本部ソフトウェア高信頼化センター( SEC) 峯尾 正美 「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」 のご紹介 ~プロジェクト マネジメントの実践・改善に 活かす定量データと分析結果~ 上流工程での不具合 摘出比率が高いほうが、SLOC発生不具合密度 が低い(品質が高い)傾向が見られる 。 上流工程での不具合摘出比率: 上流工程での不具合検出件数 (レビュー指摘) / 開発工程全体での不具合検 出件数(レビュー指摘+バグ) 上流工程: 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

データ白書における「工程別の分析」について 開発5工程全体ではなく、工程別に工数 と工期、レビューおよび テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別 の工期、工数 ・工期や工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 ・基本 設計、製作工程のレビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 ・設計工程 のレビュー実績工数、各工程のレビュー実績工数比率に関する分析 8.4 テスト工程別 のテストケースと検出バグ数 ・結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 24○ソフトウェア開発データ白書 2010 ‒ 2011 例:条件 1 ∼ 3 の AND 条件で抽出 した標本を基に、データ1 とデータ 2 の関係を分析する場合 分析の対象データが導出 指標の場合は、「□分析・集計対象データ」において「データ1(導出指標)」のよう に表記 する。データの定義は、付録 A 2 及び付録 A 4 を参照されたい。 ・導出指標の例 ・FP 生産性 ・FP 発生不具合密度 ・月あたりの要員数 ・分析結果の表現方式 ・「基本統計 量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) 技術本部 ソフトウェア高信頼化センター(SEC ) ソフトウェア開発 データ白書 IT企業4,067プロジェクト プロジェクトマネジメントの 実践・改善に活かす 定量データと分析結果 FP 発生不具合密度 ・SLOC 発生 不具合密度 ・月あたりの要員数 ・外部委託比率 ・分析結果の表現方式 ・「基本統計 量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり具合や傾向を 示す。 ・「箱ひげ図」:中央値、 25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルで分布の傾向を 視覚的に 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

42 ○ ソフトウェア開発データ白書 2016 2017 業種編(製造業) 7 工程別の分析 この 章では、工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 7 1 工程別の工期、工数 本節では、開発 5 工程の工程ごとの工期、工数の比率を示し 、各々の分析結果を示す。対象プロジェク トは、開発 5 工程(基本設計∼総合テスト) のフェーズ有無がすべて○となっているプロジェクトとする。 本節では、各プロジェクト において、開発 5 工程の実績月数又は工数の合計を分母として各々の工程での

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ソフトウェア開発データ白書の活用 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データ白書における生産性の分析について ○ 生産性データの傾向を把握することで、 見積りや計画の妥当性 の確認、実績の評価などに利用することができる。 ○ データ 白書では、生産性の傾向などを掴むため、以下の層別 による分析を行い、基本統計量 を示している。 ▫ 規模別、業種別、アーキテクチャ別、主開発言語別 ▫ プラットフォーム 別、月あたり要員数、外部委託比率 ▫ 信頼性要求の高さ ▫ 規模別・業種別、規模別・ チーム規模別 ▫ 業種別生産性と発生不具合密度 ▫ 規模とPMスキル 生産性の分析  

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1.「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析の ノウハウ(ヒントとして) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒント として) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 向上 績工数/開発 5工程実績工 数 7章 工程別分析掲載内容 (工期比率) この 章では、工程別の工数と工期、レビューまたはテストケースとバグ密度の分析結果

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 主な 目次項目 内 容 工程別の工期、 工数 新規開発/改良開発ごとの工程別工期 レビュー指摘件 数 全開発種別での基本設計/製作工程の指摘件数 レビュー実績工 数 新規開発/改良開発ごとの基本/詳細設計実績工数、各 工程のレビュー実績 工数比率 テスト工程別のテ ストケースと検出 バグ数 全開発種別/新規開発/改良 開発ごとのFP/SLOCそ れぞれに対するテストケース数と検出バグ数、新規 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別の工期、工数 工期や 工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 基本設計、製作工程の レビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 設計工程のレビュー実績工数 、各工程のレビュー実績工数比率 に関する分析 8.4 テスト工程別のテストケース数と 検出バグ数 結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数 当りのテストケース数」、「検出バグ現象数」、 「検出バグ原因数」を分析 ソフトウェア 開発データ 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

データ白書における「工程別の分析」について 開発5工程全体ではなく、工程別に工数 と工期、レビューおよび テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別 の工期、工数 ・工期や工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 ・基本 設計、製作工程のレビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 ・設計工程 のレビュー実績工数、各工程のレビュー実績工数比率に関する分析 8.4 テスト工程別 のテストケースと検出バグ数 ・結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に

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品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度- | - ビットコンサルティング

ソフトウェア開発データ白書」(IPA発行)の最新版(2016 2017)が2016年10月に発行 されたことにともない、本記事中の品質指標値を更新した。 最新版のデータは赤字で 示し、旧版(2014 2015)と対比できる形とした。旧版と新版を比較して、ほとんどの数値 に大きな差異はみられないが、ただ一点、結合テスト(改良開発)におけるCOBOLの バグ密度の平均値には大きな差異がある。 システム構築における品質管理では、品質 を定量的に分析・評価することが重要である。そしてシステム構築のなかのソフトウェア 開発部分 

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品質メトリクス -テスト密度- | - ビットコンサルティング

ソフトウェア開発データ白書」(IPA発行)の最新版(2016 2017)が2016年10月に発行 されたことにともない、本記事中の品質指標値を更新した。 最新版のデータは赤字で 示し、旧版(2014 2015)と対比できる形とした。 「品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度 -」に続き、「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」(IPA:独立行政法人情報処理 推進機構)からテスト密度を見てみる。 テスト密度に関しても、データ白書では、「FP( ファンクションポイント)規模」と「SLOC(コード行数)規模」に分けて、それぞれの指標値 が掲載 

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IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度

2013年11月6日 IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度、バグ検知密度、 品質) 「世の中的にカバレッジの指標は、どんなもんでしょ?」と思い、IPAを覗いたら ありましたよ ソフトウェア開発データ白書2012 2013。 ソフトウェア開発データ白書2012 2013 ( ipa go jp sec publish tn12 002 ) 

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ソフトウェアの品質管理 - 新SE日記

2015年12月3日 あるプロジェクトで、テストに対する評価基準値はありますか?と聞かれた。 ソフトウェア 品質というやつ。大手メーカーで作業していたときにやったことがある。 テスト密度は、 プログラムの量に対して、どれだけのテスト項目を作成すれば適正であるかという指標 値。 バグ密度は、プログラムの量に対して、どれだけのバグが検出されれば適正で

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はじめての品質 - SlideShare

2016年4月8日 ソフトウェア開発データ白書 ipa go jp sec reports 20141226 事例、 データがあり引用が可能23社3451プロジェクトデータ指向のソフトウェア品質 マネジメント―メトリクス分析による「事実にもとづく管理」の実践野中 誠 (著), 小池 利和 (著), 小室 睦 (著); 6 どれだけテストされているか▽指標値• テスト密度– ソフト規模に 対してどれだけテストされているか– 単位:テスト項目 SLOC(ソースコード行数) • バグ 密度– ソフト規模に対してどれだけバグが検出されたか– 単位:バグ項目 SLOC 

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テスト密度 指標

ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

メトリクス」=「指標」 =物事を判断したり評価したりするための目じるしとなるも の( デジタル大辞泉より) 「目的」の為に集められる、「観点を持った」デー タの集計方法と 言える ワーク③ テスト密度 テスト密度を元にした「メトリクス分析結果」のレ ビュー をお願いします。分析が終わったら「テスト方 針」(どいういうテストをすべきか)も考えて みてく 2014年9月11日 12 分析①:テスト密度の業界標準との比較 考察 業界標準のテスト密度 → テスト 件数は規模に対して標準的


ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

人時?件数 レビュー指摘件数?レビュー工数 テスト工程 欠陥密度 件数?FP,LOC 欠陥数?規模 テスト密度 項目数?FP,LOC テスト項目?規模 品質改善の立案には、 属性情報も必要 代表的な基本測定量と導出測定量 何を データのみが入るような 値なので、品質指標としてUCLやLCL に直接設定することは早計である。 ○ データ 白書 

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ソフトウェアテスト見積りについて - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

2008年10月28日 第4章 ソフトウェアテスト見積りの詳細 ▫ テスト戦略に基づく品質目標値 ○ 品質目標 値は、次のような品質指標に基づいて、テスト戦 略策定を通して設定 □ 残存欠陥 密度、工程ごとの欠陥検出密度 □ テスト完了基準 □ テスト網羅率 ▫ 残存欠陥密度 (欠陥検出戦略)の設定 ○ 出荷時の残存欠陥数を測ることは困難

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 稼働後の発生不具合数(原因/現象)、FP/SLOCあたりの発生 不具合密度/テスト 密度 ※基本は、原因数を使用。ない場合は現象数を使用 体制 月当たりの要員数 層 別主要カテゴリ 開発対象プラットフォームのグループ、主開発言語グループ FP種別 カテゴリ FP種別混在、IFPUGグループ 導出指標は以下のとおりです 

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定量品質管理の実践方法

2012年8月31日 ②幾つかのサブシステムでバグ密度が基準値を若干上回っていますが、テストケース 密度を 高くしているためなので問題はありません。 その他のサブシステムは全て基準 値内に収まっており、品質に問題はありません。 定量指標を基準値と照らし合わせて 判断している点は一歩前進です。 前提で述べた通り、バグ密度は代替 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 工数/開発5 工程実績工数 製作実績工数 /開発5工程 実績工数 結合テスト実 績 工数/開発 5工程実績工 数 総合テスト(ベ ンダ確認)実 績工数/開発 5工程実績 工 数 7章 工程別分析掲載内容 (工期比率) この章では、工程別の工数と工期、 レビューまたはテストケースとバグ密度の分析結果 を掲載しております。

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定量的品質管理 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

レビュー指摘件数?レビュー工数 テスト工程 欠陥密度 件数?FP,LOC 欠陥数?規模 テスト密度 項目数?FP,LOC テスト項目?規模 品質改善の立案には、属性情報も 必要 計画(P) 対策(A) 《 プロジェクトマネジメント活動 》 モデルの改善・見直し 単体 テスト 測定(D) 分析・予測(C) ・標準プロセス ・ガイドライン ・知識 定量的 管理指標

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

件数?人時 レビュー指摘件数?レビュー工数 テスト工程 欠陥密度 件数?FP,LOC 欠陥数?規模 テスト密度 項目数?FP,LOC テスト項目?規模 品質改善の立案には、 属性情報も必要 代表的な基本測定量と導出測定量 何を データのみが入るような 値なので、品質指標としてUCLやLCL に直接設定することは早計である。 ○ データ 白書 

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継続的システムテストについての理解を深めるための開発とバグの

2014年9月11日 12 分析①:テスト密度の業界標準との比較 考察 業界標準のテスト密度 → テスト 件数は規模に対して標準的 テスト密度が継続して上昇 → フレームワークやDSLの 完成後テスト追加が容易に Cの期間ではテスト密度が若干業界標準より高い → システムテストの件数やカバレッジのための指標が必要 0 10 20 30 40

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PowerPoint プレゼンテーション - JaSSTソフトウェアテストシンポジウム

メトリクス」=「指標」 =物事を判断したり評価したりするための目じるしとなるも の( デジタル大辞泉より) 「目的」の為に集められる、「観点を持った」デー タの集計方法と 言える ワーク③ テスト密度 テスト密度を元にした「メトリクス分析結果」のレ ビュー をお願いします。分析が終わったら「テスト方 針」(どいういうテストをすべきか)も考えて みてく

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

人時÷件数 レビュー指摘件数÷レビュー工数 テスト工程 欠陥密度 件数÷FP,LOC 欠陥数÷規模 テスト密度 項目数÷FP,LOC テスト項目÷規模 品質改善の立案には、 属性情報も必要 代表的な基本測定量と導出測定量 何を データのみが入るような 値なので、品質指標としてUCLやLCL に直接設定することは早計である。 ○ データ 白書 

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ソフトウェアの品質管理 - 新SE日記

2015年12月3日 あるプロジェクトで、テストに対する評価基準値はありますか?と聞かれた。 ソフトウェア 品質というやつ。大手メーカーで作業していたときにやったことがある。 テスト密度は、 プログラムの量に対して、どれだけのテスト項目を作成すれば適正であるかという指標 値。 バグ密度は、プログラムの量に対して、どれだけのバグが検出され 

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品質メトリクス -テスト密度- | - ビットコンサルティング

品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度-」に続き、「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」(IPA:独立行政法人情報処理推進機構)からテスト密度を見てみる。 テスト密度 に関しても、データ白書では、「FP(ファンクションポイント)規模」と「SLOC(コード行数) 規模」に分けて、それぞれの指標値が掲載されている。ここでは前回のバグ密度と 

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テスト密度などの指標まとめ - DENの思うこと

2012年4月12日 結局皆さんテスト密度等の実際の数字が気になるところですよね。今まで出てきた数字 をまとめてみます。指標の数字は実施している手順やテストケースの書き方等に大きく 影響されるので一概にこれが正しいという数字はありません。しかしなにも手がかりや 実績も無いという人もいらっしゃるかと思いますのでそのような場合は 

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テスト密度、バグ密度計算 - 高精度計算サイト

ソフトウェア開発で、テストを実施した際の指標を計算します。

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はじめての品質 - SlideShare

2016年4月8日 どれだけテストされているか▽指標値• テスト密度– ソフト規模に対してどれだけテスト されているか– 単位:テスト項目 SLOC(ソースコード行数) • バグ密度– ソフト規模に 対してどれだけバグが検出されたか– 単位:バグ項目 SLOC • もちろん、エンジニア によって行数は異なる– ユーティリティ化、可読性、機能など– 指標値は 

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IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度

2013年11月6日 IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度、バグ検知密度、 品質) 「世の中的にカバレッジの指標は、どんなもんでしょ?」と思い、IPAを覗いたら ありましたよ ソフトウェア開発データ白書2012 2013。 ソフトウェア開発データ白書2012 2013 ( ipa go jp sec publish tn12 002 ) 

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ステップ数とは?指標としての価値を考える - Deep Rain

ブラックボックステストやホワイトボックステストなどのテスト手法を使って適切なテスト ケースを導き出すべきです。 そして、それらは適切にレビューされるべきです。たとえば 100件 KLOCの密度基準を満たしたとして、それがあらゆるテストを網羅していると どうして保障 

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テスト工程における密度について - MSDN - Microsoft

2016年6月20日 お世話になります。 VBAを使用した場合、テスト工程において、テスト密度はどのように 設定すると良いのでしょうか。 産業公開指標のような形で、VBAの指標は存在します でしょうか。 ご回答をよろしくお願いいたします。 2016年6月20日 9 57 返信 | 引用 

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