王芳静，王和勇

(1.华南理工大学 电子商务系，广东 广州 510006；2. 广州赛宝认证中心服务有限公司，广东 广州 511370)

0 引言

产品型软件企业大多运用敏捷开发模式，快速迭代交付出满足特定行业需求的软件产品。近年来，我国软件和信息技术服务业发展水平呈现稳步提升趋势，但是整体仍需进一步提高[1]。各软件行业都会有使用问题的发生，软件质量的可靠性受到不同程度的质疑。现代软件项目要求软件开发的每一次迭代都能快速、增量地交付[2]。在资源有限的情况下如何持续维持高质量软件交付是产品型敏捷软件企业面临的一大难题。当试图在软件企业中提高敏捷性以提升高质量软件交付能力时，需要综合考虑其他因素，对其过程进行有效改进[3]。哪些关键因素影响了质量目标的达成？对识别出的关键质量因素需要改进到什么程度既能确保质量目标的达成，又能兼顾有限资源的合理分配？这两个问题是企业决策者关心的问题。数据是引入新技术环境中的知识创造促成因素[4]，数据和过程分析之间进行接合，过程改进将变得更加经济可行，使得不具备专业知识或缺少预算的团队也能进行过程改进[5]。为此，通过建立回归预测模型，通过量化方式有效地策划、预测、监督和控制产品型敏捷软件企业质量过程改进情况，充分合理分配有限的资源。

本文以某产品型敏捷软件企业为例，结合量化过程改进的理论和实践经验，探析如何在产品型敏捷软件企业中运用回归预测模型有效实施过程改进，从而为企业最终达成业务目标奠定基础。……