软件数据分析的三重境界
数据分析是软件开发过程中非常重要的实践。在GJB5000A各个成熟度等级中都有数据分析的实践要求，就能说明这一点。GJB5000A中有关数据分析的实践要求如下：
在GJB5000A的二级中就有测量与分析过程域，要求对测量数据进行分析，并依据测量和分析结果管理项目；项目监控过程域要求分析与计划的偏离，分析问题；质量保证过程域要求分析不符合项，分析质量趋势。
GJB5000A三级的验证和确认过程域要求对验证和确认结果进行分析。
GJB5000A四级要求使用统计和定量分析技术。
GJB5000A五级要求分析过程改进结果。
尽管GJB5000A标准给出了很多数据分析的要求，但往往只说明了要进行分析，要采用合适的数据分析工具和方法，却并没有说明如何分析。由此导致很多组织的数据分析实践绩效较差，数据分析结果并没有像标准期望的那样，给予项目管理和组织决策以有效的帮助，事实决策还只是一句空话。
所以如此，是这些实施GJB5000A的组织并没有理解数据分析的作用，而GJB5000A中也没有明确这一内容。要理解数据分析的作用，我们应当主动去学习数据分析的知识。其实数据分析有三大作用：现状分析、原因分析和预测分析。我把它称为数据分析的三重境界。
第一重境界：现状分析
现状分析，简单地说就是你发生了什么，用数据来清楚地表示项目的状态、软件的质量。这是一种初级的数据分析，其中最常见的就是对比分析法。这也是我们在实施GJB5000A时至少要完成的数据分析。
比如：
对于不符合项的分析要采用“数据分布图”：不符合项的过程分布和产品分布。过程分析就是将不同过程的不符合项数作对比，产品分布就是将不同产品的不符合项数作对比。
又如：
对于评审缺陷数据和测试BUG数据的分析，通常与一个组织的缺陷数据和BUG数据的标准值来比较，以判定其是否满足组织的质量水平。
第二重境界：原因分析
原因分析，就是分析问题或机会出现的原因。原因分析常见的方法是鱼骨图法、5WHY法等。
在实施GJB5000A的时候，我们会对问题进行原因分析，对超出阈值范围的测量数据进行原因分析，但是效果并不好。这可能有以下两个原因：
没有采用有效的分析方法，并没有找到问题的根本原因；
原因分析的目的只停留在纠正层面，没有把它作为改进的手段。
如果在实施GJB5000A组织中要达到这一重境界，那么：
对于评审缺陷数据和测试BUG数据的分析，就不能仅停留在是否满足质量水平上，还应进一步分析满足质量水平的原因是什么，在后续的项目中应当坚持同样的做法，甚至将其发扬光大；应进一步分析不满足质量水平的原因是什么，要采取什么样的措施可以避免这样的问题再次出现。
第三重境界：预测分析
预测分析，简单地说，就是告诉你将来要发生什么。预测分析是一种高级的数据分析，常见的方法有相关分析、回归分析、因子分析等。
在GJB5000A的中也有这样的预测分析要求，比如质量保证过程域的质量趋势分析就要求进行质量的预测。但在实际的实施过程中，没有哪个组织能够做好这一实践（那些给出了不符合项随时间的变化趋势并不能真正代表质量趋势）。
要对软件质量进行预测，要综合使用相关分析（和软件质量相关的因素分析）、回归分析（根据现有的质量水平预测未来的质量水平）、因子分析（影响软件质量的不只一种因子）这几种方法才能实现。
以上是软件数据分析的三重境界。目前实施GJB5000A的组织，大多数都停留在第一重境界——现状分析之中。少数进入第二重境界——原因分析，第三重境界的凤毛麟角。
希望本文能够给实施GJB5000A的组织带来一些思考，大家都能早日进入第三重境界，能够用定量的数据分析结果来管理项目、管理组织。
这正是：
分析现状易实现，原因分析难上难
数据分析三重天，预测何时能实现
参考文献：谁说菜鸟不会数据分析（入门篇），张文霖等，电子工业出版社