7.7.7 ODC缺陷分析
ODC，英文全称为Orthogonal Defect Classification，译作“正交缺陷分类”，由IBM 的waston中心推出。
当需要分析与开发者和测试人员相关、与开发阶段相关、与顾客的满意程度相关的产品质量的外部属性时，据IBM介绍可以通过ODC分析这些属性的结果提高软件的质量。
ODC技术对于以下3种情况特别适用：
（1）开发生命周期相对来说是一个很漫长的过程，包括后续的改进工作。例如，这个项目包括多个软件版本或者一个版本有多次迭代。
（2）潜在的缺陷数目是相当大的。缺陷数目越多，客观的分析结果也越多，对我们了解软件质量越有好处。
（3）这个项目已经将“高质量”设定为它的主要目标之一。
ODC技术将每一个缺陷按不同维度进行分类。当缺陷数量较多时，也可以对缺陷进行抽样分析。目前ODC技术的主要维度包括发现问题的活动（分为8类）、触发因素（分为36类）、结果影响（分为13类）、问题根源对象（分为6类）、缺陷类型（分为39类）、缺陷界定（分为3类）、责任来源（分为5类）、缺陷年龄（分为4类）8个，共114类。根据大量缺陷分类后产生的各类缺陷的统计数字，结合缺陷定位信息（所属子系统、模块、特性）进行多维度正交分析，就能准确确定产品主要质量问题区域，识别缺陷引入和去除过程的重点改进对象，实现对过程和产品的精确改进指导。将传统度量手段和ODC技术相结合，能实现对过程和产品的宏观评估和微观解剖。
将一个缺陷在生命周期各环节的属性组织起来，从单维度、多维度来对缺陷进行分析，从不同角度得到各类缺陷的缺陷密度和缺陷比率，从而积累得到各类缺陷的基线值，用于评估测试活动、指导测试改进和整个研发流程的改进；同时根据各阶段缺陷分布得到缺陷去除过程特征模型，用于对测试活动进行评估和预测。7.7节中前面几个小节描述中涉及的缺陷分布、缺陷趋势等都属于这个方法中的一个角度而已。
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