ソフトウェア開発データの分析パターンの提案と評価

摘要

We propose using data analysis patterns consisting of hypotheses, model formulae, verification methods and validation for use in analyzing software development project data sets. This will enable development organizations to identify the factors affecting software productivity and quality scientifically, which will promote the industrialization of software development. We also propose ten data analysis patterns that should be commonly applicable to the analysis of such data sets. Evaluation of these ten patterns demonstrated that they can be applied to various types of hypothesis verification and that they make hypothesis verification more effective.%ソフトウェア開発を工業的なものとするためには，ソフトウェア開発データを分析することで事実 の推測を科学的に行い，生産性や品質等に影響を与える要因を明らかにしていく取り組みを，開発現 場でも実践していく必要がある．そのためには，ソフトウェア開発データの分析の進め方に対応した データ分析パターンを用意，展開するのが有効と考えられる．本論文では，データ分析方法を仮説， モデル式，検証方法，結果の解釈からなるデータ分析パターンとして整理することを提案するととも に，ソフトウェア開発データの分析に共通的に利用できると考えられる10個のデータ分析パターン を提案する．評価の結果，提案するデータ分析パターンはソフトウェア開発に関する様々な仮説検証 に適用可能であること，また，仮説検証の効率化に効果があることを確認できた．