郑欣-无处不在的模型之简要质量度量
无处不在的模型之简要质量度量 高效运维社区郑欣 郑欣 高效运维社区资深专家 曾就职于大连创盛，EMC²，立思辰，作业盒子等企业，担任测试管理相关工作。专注于测试团队效能提升改进，敏捷化转型，DevOps改造等相关领域的工作 01无 处 不 在 的 模 型 02质 量 度 量 模 型 03模 型 诊 断 04模 型 应 用 PART 01 无处不在的模型 无处不在的模型 23年3月21日，随着ChatGPT4的发布，大模型被推上了风口浪尖。 中小模型是我们工作的法宝。 为什么要建质量模型 1）概念抽象：IT研发过程比较复杂，很难对质量进行宏观的综合判断。没办法衡量好坏。 2）碎片化：用单一指标平铺的方式进行度量表达，可读性差，表达片面限制人们的分析理解。 4）难以指导改进：仅对指标进行展示，不代表反馈了质量。缺失了加工分析，得出结论的过程，不利于优化改进。 质量模型困境 效果评估 1.理论模型多，如何选择？2.公共模型涉及广泛，如何指导实践？3.指标多，如何管理使用？4.建模之后，如何证明模型正确有效？ 模型应用 模型演进 千里之行，始于足下：积累一些分析优化的方法，通过数据分析，持续优化迭代模型，持续改进。 模型是定制的，方法是通用的，建模方法可以在垂直范围内跨领域应用。 随着科学的发展，每天都有模型被抛弃、修正、提升、迭代 日心说（欧多克斯）地心说（哥白尼）300年 从本质上说，所有的模型都是错误的，但有些是有用的。——乔治.伯克斯（George Box） 质量度量模型 1991年ISO/IEC 9126提出： •内部质量——研发过程；•外部质量——软件提供的功能和价值；•使用质量——用户角度； 包括3个层次： •质量特性•质量子特性•度量指标 •建设范围——理论模型•建设素材？•建模方法？ PART 02 质量度量模型 简要建模方案-定权模型 建模三要素：数据、指标、权重 质量度量模型-数据 1.数据预处理2.确定置信区间3.确定中位数4.确定基线5.确定优秀线 质量度量模型-指标 知识图谱是知识库的一种，是知识的一种描述、组织和存储方式。他是人类语言中所涉及的概念、实体、属性、概念之间、实体之间的关系。 •建设范围——理论模型•建设素材——指标+元数据体系、数据•建模方法？ 质量度量模型-指标 指标管理： 1.指标实体2.指标属性——统计检索3.指标关系——下钻上卷 构建知识库，是将知识从结构化、半结构化的数据中提取出来，包括命名实体识别、命名实体的链接与关系抽取。实体是客观世界的事物，是构成知识图谱的基本单位。命名实体指自动识别制定类别实体。 •建设范围——理论模型•建设素材——指标+元数据体系、数据•建模方法？ 质量评价模型-权重 建模三要素： 样本选择——指标数据预处理——数据建模和参数估计——权重 •建设范围——理论模型•建设素材——指标+元数据体系、数据•建模方法？ 模型诊断 质量度量模型 一元线性回归 一元线性回归方程,用于预测Yt=axt+ba为斜率，b为截距误差最小原则：最小二乘法应用范围：量纲一致图3-3散点图3 线性关系中，有可能出现多条直线。如何进行选择呢？ 当总分增加1分的情况下，这1分来自某个学科的概率。按提高概率大小排序，得到：数学>英语>物理>化学>历史>道法>语文，其结论就是学校在以后的教学策略中，要重视数学，其次是英语、物理、化学、历史和道德与法治，最后是语文。 多元线性回归 多元线性回归之标准方程法： 回归模型诊断 回归模型诊断： 1.检验线性关系2.检验正态性3.检验方差齐性4.检验独立性 建设步骤： 1.识别重要变量2.判断相关性的方向3.估计权重（回归系数） R2越趋近1，说明弥合度越高；越趋近于0说明弥合度越低。 模型应用 高效运维社区DevOps时代 荣誉出品 感谢大家观看
