Главные метрики. Самые важные метрики QA

Свежие подборки материалов для скачивания! Мы собрали пакеты материалов по актуальным темам, включающие презентации экспертов, вебинары, статьи, примеры внедрений и пр.
Для загрузки материалов нажмите на соответствующую кнопку:

Наиболее широко известным и используемым стандартом для организации процессов контроля качества является серия стандартов ISO 9000. Для процесса разработки программ используется стандарт ISO 9001, предусматривающий проектирование в процессе производства. Следует отметить, что данный стандарт затруднительно использовать непосредственно в управлении качеством разработки программного обеспечения, поскольку изначально он ориентирован на разработку промышленных изделий. Специально для обеспечения процессов разработки программных систем организацией ISO, разработано руководство ISO 9000-3 , которое формулирует требования модели качества ISO 9001 к организации процесса разработки программного обеспечения.

Таким образом, для оценки качества процесса разработки в собственной организации или в организации подрядчиков могут использоваться требования руководства ISO 9000-3. В настоящее время повсеместно вводится в использование версия стандарта 2000 года, в котором во главу угла ставится управление процессом, однако в данной версии стандарта специфика, связанная с разработкой ПО отсутствует.

Недостатком стандарта ISO 9000 является трудность измерения уровня качества процесса разработки программного обеспечения в соответствии с предложенной моделью качества.

Среди разработчиков программного обеспечения в особенности за рубежом (в первую очередь в США) большим рейтингом пользуется альтернативная модель качества: СММ - SEI. Указанная модель качества разработана в институте инженерии программного обеспечения (Software Engineering Institute) при спонсорстве министерства обороны США. Первоначально данная модель качества использовалась государственными, в частности военными, организациями при размещении заказов на разработку программного обеспечения. В настоящее время стандарт широко используется для анализа и сертификации процессов разработки программного обеспечения фирм, производящих сложное программное обеспечение в критичных областях применения. Важными преимуществами модели СММ является иерархическая вложенность моделей качества, которая позволяет измерять и сравнивать уровни качества процессов в различных организациях и обеспечивать эффективное совершенствование качество процессов.

В настоящее время организацией ISO также разработана модель качества, обеспечивающая измерение и совершенствование качества .

В определенном отношении модели качества СММ и ISO являются взаимозаменяемыми, однако, по сути, они не противоречат друг другу, поскольку основаны на одной парадигме качества – TQM – Total Quality Management.

Важно отметить, что само по себе наличие процесса разработки программного обеспечения, удовлетворяющего высокому уровню качества, не гарантирует выпуска продукта высокого качества. Наличие качественного процесса означает, что качество результирующего продукта будет раз за разом неуклонно повышаться. Поэтому при принятии решений необходимо принимать во внимание время, в течение которого установлен и функционирует процесс требуемого уровня качества в заданной технологической области. При этом отсутствие информации о качестве процесса означает, что качество разрабатываемого продукта является непредсказуемым.

Качество программного продукта

Качество программных компонент

Разработка современных больших программных систем в настоящее время все более базируется на компонентной разработке (Component Base System – CBS). Технология построения CBS позволяет значительно снизить стоимость и время разработки. В то же время возрастает риск, связанный с использованием в системе программных компонент разработанных различными производителями.

Наиболее действенный способ решения данной проблемы состоит в использовании метрик для управления качеством и рисками при построении CBS, с целью измерения различных факторов влияющих на конечное качество продукта и устранения источников риска . Метрики качества при этом должны быть использованы для обеспечения принятия решений на различных этапах жизненного цикла разработки по экономической целесообразности использования компонент.

Исходные коды компонент, как правило, являются недоступными для конструкторов системы, кроме того, в них предусматривается сложный структурированный интерфейс. Следствием этого является значительное различие между метриками, которые обычно применимы для традиционных систем и метриками для CBS. Большинство традиционных метрик используются на этапе планирования и разработки. Ключевым для управления качеством при использовании метрик в разработке компонентных систем является выбор метрик качества применимых на всех этапах жизненного цикла и оценивающих как качество процесса, так и качество продукта.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Создаем отчет. В метриках выбираем, «Достижение целей» – «Цель, на которую у вас настроена конверсия». Обычно это страница «Спасибо за покупку».

В итоге получим данные о том, сколько по каждой РК было покупок и сколько было потрачено на привлечение пользователей, их совершивших. Количество конверсий делим на стоимость кликов, получаем стоимость одного лида. Если у вас настроена , можно добавить столбец «Доход», чтобы оценить полученную прибыль.

Сегменты для ретаргетинга и корректировки ставок: новый уровень отношений с потенциальными покупателями

В этом разделе мы создадим и сохраним Яндекс.Метрики, определим корректировки, чтобы использовать их при настройке кампаний в Директе.

Не забывайте выставлять период времени так, чтобы выборка была репрезентативна. Нужно, чтобы данные строились на основе поведения большой группы посетителей.

Пол и возраст – корректировка

После создания этого отчета мы сможем увидеть, кто лучше покупает у нас на сайте, мужчины или женщины, и каков возраст таких покупателей. После этого ничто не помешает нам установить корректировку ставок на данный сегмент.

Выбираем: «Отчеты» – «Посетители» – «Пол» (1).

В итоге делаем корректировку на женщин. При этом полученные данные помогли нам увидеть, что представители сильного пола тоже проводят время на нашем сайте. С этой информацией нужно работать. Например, написать соответствующие объявления.

Время и часы – корректировка

У ваших посетителей может быть разная активность в течение дня или недели, поэтому в данном пункте мы выявим наиболее конверсионные дни и часы для вашего ресурса, после чего можно будет установить корректировки по времени в Директе.

«Отчеты» – «Посетители» – «Посещаемость по времени суток».

В группировках добавляем: Поведение: дата и время – «Фрагменты даты/времени» – «День недели визита»(2). Выбираем цель – сортируем по конверсии. Получаем отчет, в котором показано, в какой день и в каком часу она (конверсия) максимальна.

География

«Отчеты» – «Посетители» – «География».

Отчет поможет сайтам определить регионы, в которых продажи идут лучше, чем в других. Обычно для многих ниш львиную долю продаж приносят Москва или Петербург и их области. Поэтому основная масса рекламодателей разделяет свои РК на города федерального значения и остальную Россию.

Отчет по географии поможет вам найти курс для дальнейшего дробления кампаний в Директе или выявить региональные РК со слабой отдачей.

Сегмент «Забытая корзина»

Создаем: «Отчеты» – «Посетители» – «Время с первого визита».

В целях выберем макроцель – покупка, запись на консультацию в офисе и т. д. Сортируем по конверсии. Выбираем первые 2 строки для построения графика. В итоге получим информацию о том, сколько времени наши клиенты тратят на обдумывание решения о покупке. Кроме того, мы сможем использовать данные в интерфейсе Директа, чтобы не показывать рекламу тем, кто уже не нуждается в нашем предложении.

Из отчета видим, что в основном цель достигается в день визита, но и на протяжении месяца пользователи возвращаются и конвертируются.

Теперь сам сегмент. Создадим его для тех, кто оставил товар в корзине, но так и не купил.

Зайдем в уже знакомый отчет «Источники» – «Сводка», оставляем галочку только в графе «Переходы с рекламы», нажимаем + и в меню выбираем: «Поведение» – «Достижение целей» – «Цель: добавил в корзину» (цель javascript должна быть настроена на кнопки «Добавить в корзину»). Сохраняем и называем сегмент, теперь переходим в Директ.

Находим объявление, которое хотим показать этому сегменту, щелкаем в «Условия подбора аудитории», затем – в «Добавить условие».

Отчеты для анализа сайта: изучаем и улучшаем

Вебвизор

Его данные помогут нам выявить слабые места сайта, понять, какие трудности возникают у пользователей.

Рассмотрим сегменты Вебвизора для визитов, в которых была достигнута наша макроцель.

Сделаем выборку и посмотрим, как пользователи достигали ее. Возможно, мы поймем поведенческие паттерны наших покупателей, о которых мы и не догадывались. Вдруг перед отправкой заказа большинство из них просматривало альбом с фото или взаимодействовало с интерактивными элементами на сайте, а, может быть, долго останавливалось на отзывах? Такие данные помогут решить, как правильно расположить и оформить блоки на сайте.

Второй сегмент – пользователи, которые провели достаточно времени на нашем сайте, чтобы совершить покупку, но так и не совершили. Анализ подобных визитов даст понимание основных сложностей, с которыми сталкиваются посетители.

Карты скроллинга / кликов

Карта скроллинга поможет понять, на каком экране посетители проводят больше времени. Возможно, какая-то нужная информация, которая поможет принять решение о покупке, находится в «холодной зоне» и ее нужно перенести в другое место. Например, клиент рекламируется только по запросам с указанием станции метро, а карта с адресом и схемой проезда расположена внизу страницы.

Результат – большой процент отказов, потому что клиентам, приходящим по таким запросам, важно местоположение офиса организации.

Черников Алексей

1. Введение

В отличие от большинства отраслей материального производства, в вопросах проектов создания ПО недопустимы простые подходы, основанные на умножении трудоемкости на среднюю производительность труда. Это вызвано, прежде всего, тем, что экономические показатели проекта нелинейно зависят от объема работ, а при вычислении трудоемкости допускается большая погрешность.

Поэтому для решения этой задачи используются комплексные и достаточно сложные методики, которые требуют высокой ответственности в применении и определенного времени на адаптацию (настройку коэффициентов).

Современные комплексные системы оценки характеристик проектов создания ПО могут быть использованы для решения следующих задач:

предварительная, постоянная и итоговая оценка экономических параметров проекта: трудоемкость, длительность, стоимость;
оценка рисков по проекту: риск нарушения сроков и невыполнения проекта, риск увеличения трудоемкости на этапах отладки и сопровождения проекта и пр.;
принятие оперативных управленческих решений – на основе отслеживания определенных метрик проекта можно своевременно предупредить возникновение нежелательных ситуаций и устранить последствия непродуманных проектных решений.

1 Введение
2 Метрики
2.1 Размерно-ориентированные метрики (показатели оценки объема)
2.1.1 LOC-оценка (Lines Of Code)
2.1.1.1 Метрика стилистики и понятности программ
2.1.2 Итого по SLOC
2.2 Метрики сложности
2.2.2 Метрики Холстеда
2.2.4 Метрики Чепина

2.4 Общий списочный состав метрик
2.4 Подведение итогов
6 Ресурсы интернет

2. Метрики

Метрики сложности программ принято разделять на три основные группы:

метрики размера программ;
метрики сложности потока управления программ;
метрики сложности потока данных программ.

Метрики первой группы базируются на определении количественных характеристик, связанных с размером программы, и отличаются относительной простотой. К наиболее известным метрикам данной группы относятся число операторов программы, количество строк исходного текста, набор метрик Холстеда. Метрики этой группы ориентированы на анализ исходного текста программ. Поэтому они могут использоваться для оценки сложности промежуточных продуктов разработки.

Метрики второй группы базируются на анализе управляющего графа программы. Представителем данной группы является метрика Маккейба.

Управляющий граф программы, который используют метрики данной группы, может быть построен на основе алгоритмов модулей. Поэтому метрики второй группы могут применяться для оценки сложности промежуточных продуктов разработки.

Метрики третьей группы базируются на оценке использования, конфигурации и размещения данных в программе. В первую очередь это касается глобальных переменных. К данной группе относятся метрики Чепина.

2.1 Размерно - ориентированные метрики (показатели оценки объема)

2.1.1 LOC-оценка (Lines Of Code)

Размерно-ориентированные метрики прямо измеряют программный продукт и процесс его разработки. Основываются такие метрики на LOC-оценках.

Этот вид метрик косвенно измеряет программный продукт и процесс его разработки. Вместо подсчета LOC-оценок при этом рассматривается не размер, а функциональность или полезность продукта.

Наибольшее распространение в практике создания программного обеспечения получили размерно-ориентированные метрики. В организациях, занятых разработкой программной продукции для каждого проекта принято регистрировать следующие показатели:

общие трудозатраты (в человеко-месяцах, человеко-часах);
объем программы (в тысячах строках исходного кода -LOC);
стоимость разработки;
объем документации;
ошибки, обнаруженные в течение года эксплуатации;
количество людей, работавших над изделием;
срок разработки.

На основе этих данных обычно подсчитываются простые метрики для оценки производительности труда (KLOC/человеко-месяц) и качества изделия.

Эти метрики не универсальны и спорны, особенно это относится к такому показателю как LOC, который существенно зависит от используемого языка программирования.

Количество строк исходного кода (Lines of Code – LOC, Source Lines of Code – SLOC) является наиболее простым и распространенным способом оценки объема работ по проекту.

Изначально данный показатель возник как способ оценки объема работы по проекту, в котором применялись языки программирования, обладающие достаточно простой структурой: «одна строка кода = одна команда языка». Также давно известно, что одну и ту же функциональность можно написать разным количеством строк, а если возьмем язык высокого уровня (С++, Java), то возможно и в одной строке написать функционал 5-6 строк – это не проблема. И это было бы полбеды: современные средства программирования сами генерируют тысячи строк кода на пустяковую операцию.

Потому метод LOC является только оценочным методом (который надо принимать к сведению, но не опираться в оценках) и никак не обязательным.

В зависимости от того, каким образом учитывается сходный код , выделяют два основных показателя SLOC:

количество «физических» строк кода – SLOC (используемые аббревиатуры LOC, SLOC, KLOC, KSLOC, DSLOC) – определяется как общее число строк исходного кода, включая комментарии и пустые строки (при измерении показателя на количество пустых строк, как правило, вводится ограничение – при подсчете учитывается число пустых строк, которое не превышает 25% общего числа строк в измеряемом блоке кода).
Количество «логических» строк кода – SLOC (используемые аббревиатуры LSI, DSI, KDSI, где «SI» - source instructions) – определяется как количество команд и зависит от используемого языка программирования. В том случае, если язык не допускает размещение нескольких команд на одной строке, то количество «логических» SLOC будет соответствовать числу «физических», за исключением числа пустых строк и строк комментариев. В том случае, если язык программирования поддерживает размещение нескольких команд на одной строке, то одна физическая строка должна быть учтена как несколько логических, если она содержит более одной команды языка.

Для метрики SLOC существует большое число производных, призванных получить отдельные показатели проекта, основными среди которых являются:

число пустых строк;
число строк, содержащих комментарии;
процент комментариев (отношение строк кода к строкам комментария, производная метрика стилистики);
среднее число строк для функций (классов, файлов);
среднее число строк, содержащих исходный код для функций (классов, файлов);
среднее число строк для модулей.

2.1.1.1 Метрика стилистики и понятности программ

Иногда важно не просто посчитать количество строк комментариев в коде и просто соотнести с логическими строчками кода, а узнать плотность комментариев. То есть код сначала был документирован хорошо, затем – плохо. Или такой вариант: шапка функции или класса документирована и комментирована, а код нет.

Fi = SIGN (Nкомм. i / Ni – 0,1)

Суть метрики проста: код разбивается на n-равные куски и для каждого из них определяется Fi

2.1.2 Итого по SLOC

Потенциальные недостатки SLOC, на которые нацелена критика:

некрасиво и неправильно сводить оценку работы человека к нескольким числовым параметрам и по ним судить о производительности. Менеджер может назначить наиболее талантливых программистов на сложнейший участок работы; это означает, что разработка этого участка займёт наибольшее время и породит наибольшее количество ошибок, из-за сложности задачи. Не зная об этих трудностях, другой менеджер по полученным показателям может решить, что программист сделал свою работу плохо.
Метрика не учитывает опыт сотрудников и их другие качества
Искажение: процесс измерения может быть искажён за счёт того, что сотрудники знают об измеряемых показателях и стремятся оптимизировать эти показатели, а не свою работу. Например, если количество строк исходного кода является важным показателем, то программисты будут стремиться писать как можно больше строк и не будут использовать способы упрощения кода, сокращающие количество строк (см. врезку про Индию).
Неточность: нет метрик, которые были бы одновременно и значимы и достаточно точны. Количество строк кода - это просто количество строк, этот показатель не даёт представления о сложности решаемой проблемы. Анализ функциональных точек был разработан с целью лучшего измерения сложности кода и спецификации, но он использует личные оценки измеряющего, поэтому разные люди получат разные результаты.

И главное помнить: метрика SLOC не отражает трудоемкости по созданию программы
.

Пример из жизни :
В одной из компаний при внедрении мы применили данную метрику – считали строки кода. Руководитель организации был в отпуске, но по возвращении из него решил воспользоваться прозрачностью и трассируемостью изменений и посмотреть, как же идут дела в проектах у его менеджеров. И чтоб полностью войти в курс , опустился на самый низкий уровень (то есть не стал оценивать плотность дефектов, количество исправленных багов) – на уровень исходных текстов. Решил посчитать, кто и сколько строк написал. А чтоб было совсем весело – соотнести количество рабочих дней в неделю и количество написанного кода (логика проста: человек работал 40 часов в неделю, значит, должен много чего написать). Естественно, нашелся человек, который за неделю написал всего одну строку, даже не написал, а только откорректировал существующую…
Гневу руководителя не было предела – нашел бездельника! И плохо было бы программисту, если бы менеджер проекта не объяснил, что: была найдена ошибка в программе, нашел ее VIP- клиент, ошибка влияет на бизнес клиента и ее нужно было срочно устранить, для этого был выбран вот этот конкретный исполнитель, который развернул стенд, залил среду клиента, подтвердил проявление ошибки и начал ее искать и устранять. Естественно, в конце концов, он поменял фрагмент кода, в котором было неправильное условие и все заработало.

Согласитесь, считать трудозатраты по данной метрике глупо – необходима комплексная оценка…

2.2 Метрики сложности

Помимо показателей оценки объема работ по проекту очень важными для получения объективных оценок по проекту являются показатели оценки его сложности. Как правило, данные показатели не могут быть вычислены на самых ранних стадиях работы над проектом, поскольку требуют, как минимум, детального проектирования. Однако эти показатели очень важны для получения прогнозных оценок длительности и стоимости проекта, поскольку непосредственно определяют его трудоемкость.

2.2.1 Объектно-ориентированные метрики

В современных условиях большинство программных проектов создается на основе ОО подхода, в связи с чем существует значительное количество метрик, позволяющих получить оценку сложности объектно-ориентированных проектов.

Метрика	Описание
Взвешенная насыщенность класса 1 (Weighted Methods Per Class (WMC)	Отражает относительную меру сложности класса на основе цикломатической сложности каждого его метода. Класс с более сложными методами и большим количеством методов считается более сложным. При вычислении метрики родительские классы не учитываются.
Взвешенная насыщенность класса 2 (Weighted Methods Per Class (WMC2))	Мера сложности класса, основанная на том, что класс с большим числом методов, является более сложным, и что метод с большим количеством параметров также является более сложным. При вычислении метрики родительские классы не учитываются.
Глубина дерева наследования (Depth of inheritance tree)	Длина самого длинного пути наследования, заканчивающегося на данном модуле. Чем глубже дерево наследования модуля, тем может оказаться сложнее предсказать его поведение. С другой стороны, увеличение глубины даёт больший потенциал повторного использования данным модулем поведения, определённого для классов-предков.
Количество детей (Number of children)	Число модулей, непосредственно наследующих данный модуль.Большие значения этой метрики указывают на широкие возможности повторного использования; при этом слишком большое значение может свидетельствовать о плохо выбранной абстракции .
Связность объектов (Coupling between objects)	Количество модулей, связанных с данным модулем в роли клиента или поставщика. Чрезмерная связность говорит о слабости модульной инкапсуляции и может препятствовать повторному использованию кода.
Отклик на класс (Response For Class)	Количество методов, которые могут вызываться экземплярами класса; вычисляется как сумма количества локальных методов, так и количества удаленных методов

2.2.2 Метрики Холстеда

Метрика Холстеда относится к метрикам, вычисляемым на основании анализа числа строк и синтаксических элементов исходного кода программы.

Основу метрики Холстеда составляют четыре измеряемые характеристики программы:

NUOprtr (Number of Unique Operators) - число уникальных операторов программы, включая символы-разделители, имена процедур и знаки операций (словарь операторов);
NUOprnd (Number of Unique Operands) - число уникальных операндов программы (словарь операндов);
Noprtr (Number of Operators) - общее число операторов в программе;
Noprnd (Number of Operands) - общее число операндов в программе.

На основании этих характеристик рассчитываются оценки:

Словарь программы
(Halstead Program Vocabulary, HPVoc): HPVoc = NUOprtr + NUOprnd;
Длина программы
(Halstead Program Length, HPLen): HPLen = Noprtr + Noprnd;
Объем программы
(Halstead Program Volume, HPVol): HPVol = HPLen log2 HPVoc;
Сложность программы
(Halstead Difficulty, HDiff): HDiff = (NUOprtr/2) × (NOprnd / NUOprnd);
На основе показателя HDiff предлагается оценивать усилия программиста при разработке при помощи показателя HEff (Halstead Effort) : HEff = HDiff × HPVol.

2.2.3 Метрики цикломатической сложности по Мак-Кейбу

Показатель цикломатической сложности является одним из наиболее распространенных показателей оценки сложности программных проектов. Данный показатель был разработан ученым Мак-Кейбом в 1976 г., относится к группе показателей оценки сложности потока управления программой и вычисляется на основе графа управляющей логики программы (control flow graph). Данный граф строится в виде ориентированного графа, в котором вычислительные операторы или выражения представляются в виде узлов, а передача управления между узлами – в виде дуг.

Показатель цикломатической сложности позволяет не только произвести оценку трудоемкости реализации отдельных элементов программного проекта и скорректировать общие показатели оценки длительности и стоимости проекта, но и оценить связанные риски и принять необходимые управленческие решения.

Упрощенная формула вычисления цикломатической сложности представляется следующим образом:

C = e – n + 2,

где e – число ребер, а n – число узлов
на графе управляющей логики.

Как правило, при вычислении цикломатической сложности логические операторы не учитываются.

В процессе автоматизированного вычисления показателя цикломатической сложности, как правило, применяется упрощенный подход, в соответствии с которым построение графа не осуществляется, а вычисление показателя производится на основании подсчета числа операторов управляющей логики (if, switch и т.д.) и возможного количества путей исполнения программы.

Цикломатическое число Мак-Кейба показывает требуемое количество проходов для покрытия всех контуров сильносвязанного графа или количества тестовых прогонов программы, необходимых для исчерпывающего тестирования по принципу «работает каждая ветвь».

Показатель цикломатической сложности может быть рассчитан для модуля, метода и других структурных единиц программы.

Существует значительное количество модификаций показателя цикломатической сложности.

«Модифицированная» цикломатическая сложность – рассматривает не каждое ветвление оператора множественного выбора (switch), а весь оператор как единое целое.
«Строгая» цикломатическая сложность – включает логические операторы.
«Упрощенное» вычисление цикломатической сложности – предусматривает вычисление не на основе графа, а на основе подсчета управляющих операторов.

2.2.4 Метрики Чепина

Существует несколько ее модификаций. Рассмотрим более простой, а с точки зрения практического использования – достаточно эффективный вариант этой метрики.

Суть метода состоит в оценке информационной прочности отдельно взятого программного модуля с помощью анализа характера использования переменных из списка ввода-вывода.

Все множество переменных, составляющих список ввода-вывода, разбивается на четыре функциональные группы.

Q = a1P + a2M + a3C + a4T, где a1, a2, a3, a4 – весовые коэффициенты.

Q = P + 2M + 3C + 0.5T.

2.3 Предварительная оценка на основе статистических методов в зависимости от этапов разработки программы

При использовании интегрированных инструментальных средств у компаний, разрабатывающих типовые решения (под эту категорию попадают так называемые «инхаузеры» – компании, занимающиеся обслуживанием основного бизнеса) появляется возможность строить прогнозы сложности программ, основываясь на собранной статистике. Статистический метод хорошо подходит для решения подобных типовых задач и практически не подходит для прогноза уникальных проектов. В случае уникальных проектов применяются иные подходы, обсуждение которых находится за рамками данного материала.

Типовые задачи как из рога изобилия падают на отделы разработки из бизнеса, потому предварительная оценка сложности могла бы сильно упростить задачи планирования и управления, тем более что есть накопленная база по проектам, в которой сохранены не только окончательные результаты, но и все начальные и промежуточные.

Выделим типовые этапы в разработке программ:

разработка спецификации требований к программе;
определение архитектуры;
проработка модульной структуры программы, разработка интерфейсов между модулями. Проработка алгоритмов;
разработка кода и тестирование.

Теперь попробуем рассмотреть ряд метрик, часто используемых для предварительной оценки на первых двух этапах.

2.3.1 Предварительная оценка сложности программы на этапе разработки спецификации требований к программе

Для оценки по результатам работы данного этапа может быть использована метрика прогнозируемого числа операторов Nпрогн программы:

Nпрогн =NF*Nед

Где: NF – количество функций или требований в спецификации требований к разрабатываемой программе;
Nед – единичное значение количества операторов (среднее число операторов, приходящихся на одну среднюю функцию или требование). Значение Nед - статистическое.

2.3.2 Предварительная оценка сложности на этапе определения архитектуры

Си = NI / (NF * NIед * Ксл)

Где:
NI – общее количество переменных, передаваемых по интерфейсам между компонентами программы (также является статистической);
NIед–единичное значение количества переменных, передаваемых по интерфейсам между компонентами (среднее число передаваемых по интерфейсам переменных, приходящихся на одну среднюю функцию или требование);
Ксл – коэффициент сложности разрабатываемой программы, учитывает рост единичной сложности программы (сложности, приходящейся на одну функцию или требование спецификации требований к программе) для больших и сложных программ по сравнению со средним ПС.

2.4 Общий списочный состав метрик

Таблица 1 содержит краткое описание метрик, не вошедших в детальное описание выше, но тем не менее даные метрики нужны и важны, просто по статистике они встречаются гораздо реже.

Также отметим, что цель этой статьи показать принцип, а не описать все возможные метрики во множестве комбинаций.

Современная программная индустрия за полвека исканий накопила внушительную коллекцию моделей и метрик, оценивающих отдельные производственные и эксплуатационные свойства ПО. Однако погоня за их универсальностью, неучет области применения разрабатываемого ПО, игнорирование этапов жизненного цикла программного обеспечения и, наконец, необоснованное их использование в разноплановых процедурах принятия производственных решений, существенно подорвало к ним доверие разработчиков и пользователей ПО.

Тем не менее, анализ технологического опыта лидеров производства ПО показывает, насколько дорого обходится несовершенство ненаучного прогноза разрешимости и трудозатрат, сложности программ, негибкость контроля и управления их разработкой и многое другое, указывающее на отсутствие сквозной методической поддержки и приводящее в конечном итоге к его несоответствию требованиям пользователя, требуемому стандарту и к последующей болезненной и трудоемкой его переделке. Эти обстоятельства, требуют тщательного отбора методик, моделей, методов оценки качества ПО, учета ограничений их пригодности для различных жизненных циклах и в пределах жизненного цикла, установления порядка их совместного использования, применения избыточного разномодельного исследования одних и тех же показателей для повышения достоверности текущих оценок, накопления и интеграции разнородной метрической информации для принятия своевременных производственных решений и заключительной сертификации продукции.

Ниже, в таблице 1.3., приведены модели и метрики, хорошо зарекомендовавшие себя при оценке качества ПО, пригодные для прогнозирования и констатации различных показателей сложности и надежности программ.

Таблица 1.3.

Название модели	Формула, обозначение
МЕТРИКИ СЛОЖНОСТИ
Метрики Холстеда Длина программы; Объем программы Оценка ее реализации; Трудность ее понимания; Трудоемкость кодирования; Уровень языка выражения; Информационное содержание; Оптимальная модульность;	N = n 1 log 1 n 1 + n 2 log 2 n 2 L * = (2 n 2)/ (n 1 N 2) D = (n 1 N 2) (2n 2) = 1/ L * * = V/ D 2 = V/ L * 2
Метрики Джилба Количество операторов цикла; Количество операторов условия; Число модулей или подсистем; Отношение числа связей между модулями к числу модулей; Отношение числа ненормальных выходов из множества операторов к общему числу операторов;	f = N 4 SV / L mod f * = N * SV / L
Метрики Мак-Кейба Цикломатическое число; Цикломатическая сложность;	(G) = m – n + p (G) = (G) +1 = m – n + 2
Метрика Чепена Мера трудности понимания программ на основе входных и выходных данных;	H = 0.5T+P+2M+3C
Метрика Шнадевида Число путей в управляющем графе
Метрика Майерса Интервальная мера;
Метрика Хансена Пара (цикломатическое число, число операторов)
Метрика Чена Топологическая мера Чена;	M(G) = ((G), С, Q 0)
Метрика Вудворда Узловая мера (число узлов передач управления);
Метрика Кулика Нормальное число (число простейших циклов в нормальной схеме программы);
Метрика Хура Цикломатическое число сети Петри, отражающей управляющую структуру программы;
Метрики Витворфа, Зулевского Мера сложности потока управления Мера сложности потока данных;
Метрика Петерсона Число многовходовых циклов;
Метрики Харрисона, Мэйджела Функциональное число (сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа); Функциональное отношение (отношение числа вершин графа к функциональному числу); Регулярные выражения (число операндов, операторов и скобок в регулярном выражении управляющего графа программы);	f * = N 1 / f 1
Метрика Пивоварского Модифицированная цикломатическая мера сложности;	N(G) = * (G) + P i
Метрика Пратта Тестирующая мера;
Метрика Кантоне Характеристические числа полиномов, описывающих управляющий граф программы;
Метрика Мак-Клура Мера сложности, основанная на числе возможных путей выполнения программы, числе управляющих конструкций и переменных;	C(V) = D(V)J(V)/ N
Метрика Кафура Мера на основе концепции информационных потоков;
Метрика Схуттса, Моханти Энтропийные меры;
Метрика Коллофело Мера логической стабильности программ;
Метрика Зольновского, Симмонса, Тейера Взвешенная сумма различных индикаторов: - (структура, взаимодействие, объем, данные); - (сложность интерфейса, вычислительная сложность, сложность ввода/вывода, читабельность);
Метрика Берлингера Информационная мера;	I(R) = (F * (R) F - (R)) 2
Метрика Шумана Сложность с позиции статистической теории языка;
Метрика Янгера Логическая сложность с учетом истории вычислений; Сложность проектирования Насыщенность комментариями Число внешних обращений Число операторов	C c = log 2 (i + 1)[ n Cxy (n)]
ПРОГНОЗ МОДЕЛИ
Модели Холстеда Прогноз системных ресурсов; Прогноз числа ошибок. Модель фирмы IBM Модель общей сложности Модели связности Сплайн-модель	P=3/8 (R a – 1) 2 Ra B = Nlog 2 n / 3000 B = 23M 1 + M 1 0 B = 21.1 + 0.1 V + COMP (S) P ij = 0.15 (S i + S j) + 0.7 C ij P ij = Ѕ i (Z ij 2 + N ij 2) ln (Z ij 2 + N ij 2) + + Z i + N 1
ОЦЕНОЧНЫЕ МОДЕЛИ
Джелински – Моранды	R(t) = e - (Т – 1 + 1) t
Вейса-Байеса	R 1 (t) = e - - (i –1))t (, /t 1 ,…,t i-1)dd
Шика-Волвертона	R 1 (t) = e - (N – 1 + 1) t i 2 / 2
Литтлвуда	R 1 (t) = (+ / ++ t) (N – i + 1)
Нельсона	R j (t) = exp { ln (1 – P j)}
Халецкого	R j (t) = P- (1- nj) / n j
Модель отлаженности	R j (t) =P- f j (,)
Мозаичная модель	R j (t) = 1 - (- j - 1)

В таблице представлены разнообразные метрики сложности ПО для различных форм их представления, модели прогнозирующие ход развития процессов разработки ПО и вероятностные модели по оценке надежности.

Кратко рассмотрим метрики сложности. Одной из основных целей научно-технической поддержки является уменьшение сложности ПО. Именно это позволяет снизить трудоемкость проектирования, разработки, испытаний и сопровождения, обеспечить простоту и надежность производимого ПО. Целенаправленное снижение сложности ПО представляет собой многошаговую процедуру и требует предварительного исследования существующих показателей сложности, проведения их классификации и соотнесения с типами программ и их местоположением в жизненном цикле.

Теория сложности программ ориентирована на управление качеством ПО и контроль ее эталонной сложности в период эксплуатации. В настоящее время многообразие показателей (в той или иной степени описывающих сложность программ) столь велико, что для их употребления требуется предварительное упорядочение. В ряде случаев удовлетворяются тремя категориями метрик сложности. Первая категория определяется как словарная метрика, основанная на метрических соотношениях Холстеда, цикломатических мерах Мак-Кейба и измерениях Тейера. Вторая категория ориентирована на метрики связей, отражающих сложность отношений между компонентами системы - это метрики Уина и Винчестера. Третья категория включает семантические метрики, связанные с архитектурным построением программ и их оформлением.

Согласно другой классификации, показатели сложности делятся на две группы: сложность проектирования и сложность функционирования. Сложность проектирования, которая определяется размерами программы, количеством обрабатываемых переменных, трудоемкостью и длительностью разработки и др. факторами, анализируется на основе трех базовых компонентов: сложность структуры программы, сложность преобразований (алгоритмов), сложность данных. Во вторую группу показателей отнесены временная, программная и информационная сложности, характеризующие эксплуатационные качества ПО.

Существует еще ряд подходов к классификации мер сложности, однако они, фиксируя частные стороны исследуемых программ, не позволяют (пусть с большим допущением) отразить общее, то, чьи замеры могут лечь в основу производственных решений.

Общим, инвариантно присущим любому ПО (и связанной с его корректностью), является его СТРУКТУРА . Важно связать это обстоятельство с определенным значением структурной сложности в совокупности мер сложности ПО. И более того, при анализе структурной сложности целесообразно ограничиться только ее топологическими мерами, т.е. мерами, в основе которых лежат топологические характеристики граф-модели программы. Эти меры удовлетворяют подавляющему большинству требований, предъявляемых к показателям: общность применимости, адекватность рассматриваемому свойству, существенность оценки, состоятельность, количественное выражение, воспроизводимость измерений, малая трудоемкость вычислений, возможность автоматизации оценивания.

Именно топологические меры сложности наиболее часто применяются в фазе исследований, формирующей решения по управлению производством (в процессах проектирования, разработки и испытаний) и составляют доступный и чувствительный эталон готовой продукции, контроль которого необходимо регулярно осуществлять в период ее эксплуатации.

Первой топологической мерой сложности является цикломатическая мера Мак-Кейба. В ее основе лежит идея оценки сложности ПО по числу базисных путей в ее управляющем графе, т.е. таких путей, компонуя которые можно получить всевозможные пути из входа графа в выходы. Цикломатическое число (G) орграфа G с n-вершинами, m-дугами и p-компонентами связности есть величина (G) = m – n + p.

Имеет место теорема о том, что число базисных путей в орграфе равно его цикломатическому числу, увеличенному на единицу. При этом, цикломатической сложностью ПО Р с управляющим графом G называется величина (G) = (G) +1 = m – n + 2. Практически цикломатическая сложность ПО равна числу предикатов плюс единица, что позволяет вычислять ее без построения управляющего графа простым подсчетом предикатов. Данная мера отражает “психологическую” сложность ПО.

К достоинствам меры относят простоту ее вычисления и повторяемость результата, а также наглядность и содержательность интерпретации. В качестве недостатков можно отметить: нечувствительность к размеру ПО, нечувствительность к изменению структуры ПО, отсутствие корреляции со структурированностью ПО, отсутствие различия между конструкциями Развилка и Цикл, отсутствие чувствительности к вложенности циклов. Недостатки цикломатической меры привело к появлению ее модификаций, а также принципиально иных мер сложности.

Дж. Майерс предложил в качестве меры сложности интервал [ 1 2 ], где 1 - цикломатическая мера, а 2 - число отдельных условий плюс единица. При этом, оператор DO считается за одно условие, а CASE c n - исходами за n - 1- условий. Введенная мера получила название интервальной мерой.

У. Хансену принадлежит идея брать в качестве меры сложности ПО пару {цикломатической число, число операторов}. Известна топологическая мера Z(G), чувствительная к структурированности ПО. При этом, она Z(G) = V(G) (равна цикломатической сложности) для структурированных программ и Z(G) V(G) для неструктурированных. К вариантам цикломатической меры сложности относят также меру М(G) = (V(G),C,Q), где С - количество условий, необходимых для покрытия управляющего графа минимальным числом маршрутов, а Q - степень связности структуры графа программы и ее протяженность.

К мерам сложности, учитывающим вложенность управляющих конструкций, относят тестирующую меру М и меру Харрисона-Мейджела, учитывающих уровень вложенности и протяженности ПО, меру Пивоварского - цикломатическую сложность и глубину вложенности, и меру Мак-Клура - сложность схемы разбиения ПО на модули с учетом вложенности модулей и их внутренней сложности.

Функциональная мера сложности Харрисона-Мейджела предусматривает приписывание каждой вершине графа своей собственной сложности (первичной) и разбиение графа на “сферы влияния” предикатных вершин. Сложность сферы называют приведенной и слагают ее из первичных сложностей вершин, входящих в сферу ее влияния, плюс первичную сложность самой предикатной вершины. Первичные сложности вычисляются всеми возможными способами. Отсюда функциональная мера сложности ПО есть сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа.

Мера Пивоварского ставит целью учесть в оценке сложности ПО различия не только между последовательными и вложенными управляющими конструкциями, но и между структурированными и неструктурированными программами. Она выражается отношением N(G) = * (G) + P i , где * (G) - модифицированная цикломатическая сложность, вычисленная так же, как и V(G), но с одним отличием: оператор CASE с n- выходами рассматривается как один логический оператор, а не как n – 1 операторов. Р i – глубина вложенности i – той предикатной вершины.

Для подсчета глубины вложенности предикатных вершин используется число “сфер влияния”. Под глубиной вложенности понимается число всех “сфер влияния” предикатов, которые либо полностью содержаться в сфере рассматриваемой вершины, либо пересекаются с ней. Глубина вложенности увеличивается за счет вложенности не самих предикатов, а “сфер влияния”. Сравнительный анализ цикломатических и функциональных мер с обсуждаемой для десятка различных управляющих графов программы показывает, что при нечувствительности прочих мер этого класса, мера Пивоварского возрастает при переходе от последовательных программ к вложенным и далее к неструктурированным.

Мера Мак-Клура предназначена для управления сложностью структурированных программ в процессе проектирования. Она применяется к иерархическим схемам разбиения программ на модули, что позволяет выбрать схему разбиения с меньшей сложностью задолго до написания программы. Метрикой выступает зависимость сложности программы от числа возможных путей исполнения, числа управляющих конструкций и числа переменных (от которых зависит выбор пути). Методика расчета сложности по Мак-Клуру четко ориентирована на хорошо структурированные программы.

Тестирующей мерой М называется мера сложности, удовлетворяющая следующим условиям:

1. Мера сложности простого оператора равна 1;

2. М ({F1; F2; …;Fn}) = i n M(Fi);

3. М (IF P THEN F1 ELSE F2) = 2 MAX (M (F1), M (F2));

4. М (WHILE P DO F) = 2 M(F).

Мера возрастает с глубиной вложенности и учитывает протяженность программы. К тестирующей мере близко примыкает мера на основе регулярных вложений. Идея этой меры сложности программ состоит в подсчете суммарного числа символов (операндов, операторов, скобок) в регулярном выражении с минимально необходимым числом скобок, описывающим управляющий граф программы. Все меры этой группы чувствительны к вложенности управляющих конструкций и к протяженности программы. Однако возрастает уровень трудоемкости вычислений.

Рассмотрим меры сложности, учитывающие характер разветвлений. В основе узловой меры Вудворда, Хедли лежит идея подсчета топологических характеристик потока управления. При этом, под узловой сложностью понимается число узлов передач управления. Данная мера отслеживает сложность линеаризации программы и чувствительна к структуризации (сложность уменьшается). Она применима для сравнения эквивалентных программ, предпочтительнее меры Холстеда, но по общности уступает мере Мак-Кейба.

Топологическая мера Чена выражает сложность программы числа пересечений границ между областями, образуемыми блок–схемой программы. Этот подход применим только к структурированным программам, допускающим лишь последовательное соединение управляющих конструкций. Для неструктурированных программ мера Чена существенно зависит от условных и безусловных переходов. В этом случае можно указать верхнюю и нижнюю границы меры. Верхняя - есть m+1, где m – число логических операторов при их гнездовой вложенности. Нижняя – равна 2. Когда управляющий граф программы имеет только одну компоненту связности, мера Чена совпадает с цикломатической мерой Мак-Кейба.

Метрики Джилба оценивают сложность графоориентированных модулей программ отношением числа переходов по условию к общему числу исполняемых операторов. Хорошо зарекомендовала себя метрика, относящаяся число межмодульных связей к общему числу модулей. Названные метрики использовались для оценки сложности эквивалентных схем программ, в особенности схем Янова.

Используются также меры сложности, учитывающие историю вычислений, характер взаимодействия модулей и комплексные меры.

Совокупность цикломатических мер пригодна для оценивания сложности первичных формализованных спецификаций, задающих в совокупности исходные данные, цели и условия построения искомого ПО. Оценка этой “первичной” программы или сравнение нескольких альтернативных ее вариантов позволит изначально гармонизировать процесс разработки ПО и от стартовой точки контролировать и управлять его текущей результирующей сложностью.

Обучающее видео. Яндекс.Метрика: знакомство

Посмотреть видео

Что можно отслеживать с помощью Метрики

Привлечение посетителей

Отчеты по Директу в Метрике наглядно показывают, по каким кампаниям, объявлениям, фразам и поисковым запросам приходят на ваш сайт посетители, из каких регионов и с каких рекламных площадок. Используйте эту информацию, чтобы оптимизировать ваши кампании.

Например, вы можете улучшить фразы: добавить ключевые фразы из релевантных поисковых запросов и минус-слова из нерелевантных запросов - это поможет привлечь более заинтересованных посетителей и повысить CTR.

Аудитория сайта

В Метрике вы можете получить подробные характеристики вашей аудитории. Пол, возраст и интересы посетителей вычисляются путем анализа их поведения в интернете с помощью технологии Крипта. Ориентируясь на эти данные, рекламу можно делать более релевантной и за счет этого повышать ее эффективность.

Достижение целей и конверсии

Важно не просто привести на свой сайт посетителей, а понять, становятся ли они реальными клиентами. Для этого в Метрике нужно настроить цели - то есть определить ключевые действия, которые должны выполнить посетители сайта.

Например, вашим покупателем может стать посетитель, который:

нажал кнопку «В корзину» ;
прошел путь от корзины до страницы «Спасибо за покупку» при оформлении заказа;
посетил не менее двух страниц сайта;
зашел на страницу с контактной информацией;
зарегистрировался на сайте или подписался на рассылку.

Наличие настроенных целей позволит понять, по каким фразам и объявлениям на сайт приходят пользователи, достигающие цели. Вы сможете не только анализировать прирост целевых визитов, но и оптимизировать их при помощи одной из автоматических стратегий: Средняя цена конверсии или Недельный бюджет. Максимум конверсий .

Выручка

Владельцы интернет-магазинов могут получать в Метрике детализированную информацию о заказах, совершенных на сайте магазина. Вы сможете узнать, сколько денег принес каждый заказ и из каких каналов поступают наиболее прибыльные заказы.

Прямо в интерфейсе Метрики вы можете быстро оценить ваши затраты на рекламу в Директе. Например, вы можете посмотреть общие затраты на рекламу, узнать среднюю стоимость конверсий по всем своим рекламным кампаниям, оценить среднюю или суммарную стоимость кликов для определенных типов устройств, регионов, поисковых запросов или площадок.

Целевые звонки

Клиенты делают заказы не только на сайте, но и по телефону. Услуга «Целевой звонок» позволяет сравнить эффективность различных каналов продвижения. Вы получаете специальные телефонные номера, которые можно привязать к разным источникам, с уровнем детализации вплоть до отдельных рекламных кампаний. Номер на сайте и в виртуальной визитке автоматически подменяется в зависимости от источника - таким образом можно отследить, откуда о вас узнал каждый позвонивший.

Как начать собирать статистику

Установите код счетчика на все страницы вашего сайта как можно ближе к началу страницы - от этого зависит полнота собираемых данных. Корректность установки счетчика вы можете проверить в консоли браузера .

Если вы создаете много кампаний с одинаковым набором счетчиков, вы можете указать счетчики на странице настроек пользователя в поле Счетчик Метрики для новых кампаний .

Пока вы не указали номера счетчиков, передавать данные между Директом и Метрикой вам поможет автоматическая разметка ссылок. Убедитесь, что в параметрах кампании включена опция Размечать ссылки для Метрики , а ваш сайт корректно открывает ссылки с метками.

Как работает разметка ссылок

Внимание. Если в параметрах кампании не заполнено поле Счетчики Метрики , и при этом выключена опция Размечать ссылки для Метрики , то данные о кликах по объявлениям не будут попадать в Метрику, а данные из Метрики не будут попадать в статистику Директа.

Вопросы и ответы

Как быстро обновляются данные в отчетах Метрики?

Действия посетителя на сайте отражаются в большинстве отчетов Метрики уже через несколько минут. Данные для специальных отчетов по Директу проходят дополнительную проверку, поэтому они попадают в Метрику с задержкой до нескольких часов.

Как быстро в Директ попадают данные о достижении целей?

Данные о достижении конкретной цели попадают в Директ в течение суток.

Почему отличаются данные в статистике Директа и в Метрике?