缺陷清除率的简单分析

某项目采集了在一个迭代周期内缺陷的注入与发现数据。把缺陷注入分为了3个活动，把缺陷发现分为了4个活动，一个月内的统计数据见下表：

某项目的缺陷清除率分析
缺陷注入\缺陷发现	Sprint planning	设计与编码	代码评审	测试	小计
需求分析	4	5	3		12
设计与编码			27	1	28
测试				2	2
小计	4	5	30	3	42
缺陷清除率	33.3%	62.5%	96.8%	100.0%

在此统计表中并没有采集到产品发布后的度量数据，仅包括了交付前的数据。

由上表可以看出：

1 sprint planning，设计与编码，代码评审三个活动的缺陷清除率依次升高。

2 没有测试交付以后的缺陷度量数据，因此测试阶段的缺陷清除率可以忽略。

3 代码评审作为发现缺陷的手段是最有效的。

4 需求分析时注入的缺陷，在sprint planning时发现的比较少，说明在这个活动中对需求的沟通、讨论的不充分，没有尽早发现需求的问题，这个活动的质量是迫切需要改进的。

5 设计与编码活中的缺陷逃逸率也比较高，也需要在该活动中加强对需求的沟通与讨论。

6 在设计与编码阶段发现的编码缺陷是否没有度量，没有记录呢？

7 在采取了改进措施以后，如果每个活动的缺陷清除率有了显著提升，可以说明改进有效，过程质量提高了。

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