屬性學習
按照下列步驟細化屬性集合:測試
經過頭腦風暴獲得可能的屬性列表。spa
從屬性細節中分類挑選屬性。將全部的細節填到屬性列表中,以及由全部的屬性按時的其餘細節也填到列表中。設計
將每一個屬性分配到適合的功能或功能組。對象
將全部的屬性分類到必須(M),須要(W)和忽略(I)。開發
爲下一步處理證實M和W屬性。文檔
約束條件產品
在制定約束列表的時候,遵守下列過程:基礎
1.生成基於M類型屬性的約束列表。搜索
2.檢測約束的正確性和完備性。
3.尋找可能會生成更小或更大的潛在解決方案控件的相互關聯的約束。
4.在約束邊界的內部和外部邊緣的地方仔細地檢測過緊約束。
5.儘量地爲了獲得較大的解決方案控件而進行協調工做,單是不要試圖讓它過度大。
偏好
按照下述週期性步驟進行:
1.制定一個偏好的範圍很廣的列表。
2.女裏將每條偏好都轉變爲可量化的偏好,一遍設計者確切地知道如何衡量如何他們作得更好,和時作得更差。然而,要小心,不要在度量的問題上陷入困境。
3.從新考慮你的約束列表,看看他們是不是真的偏好。只要可能的話,都試圖將約束縮減爲偏好,多是受約束的偏好,以便爲設計者提供更加廣闊的解決方案控件用於搜索。
4.爲了幫助清晰地設定偏好,開發價值圖,用於幫助解決語句含混性問題,尤爲是約束和偏好之間的混淆問題。
指望
爲了提出並記錄指望和限制,遵循下列循環步驟:
1.從有表明性的用戶處得到專門的指望列表。
2.處理該列表,理解併產生每條指望,
3.經過協商將指望限制到一個合理的水平,微系統未來的修改留下公開的機會,可是堅定地去掉任何不能合理地指望獲得的東西。
4.設置一條設置時,確信幾下限制的來源,由於今天的權限就多是明天的機會。
第五篇——極大提升成功的可能
含混性度量
按照下述步驟進行投票:
1.召集一組人,讓其回到關於要測量含混性的文檔的問題。
2.卻行不存在壓力要求答案一致,或者不存在一個或其餘參與者的任何類型的影響。
3.提出一組問題,每個問題都鞥夠用數字進行回答。
4.經過比較熟知最高和最低的答案估計含混性。
5.訪問給出最高和最低值的估計者,幫助肯定含混性的來源。
技術複審
1.有不少能夠挑選的複審規則。都試一下,而後讓他們知足你特別的需求。
2.容許學習的時間,對你本身的笨拙要有耐心。
3.開發反饋系統,以便於你在早期複審中學到的東西可以用於改進未來的複審。這樣作得最簡單的方法就是發展一個通過培訓的複審領導團隊。
衡量滿意度
1.位你本身的項目監理一個用戶滿意度測試。使用咱們的表格或者他們合適你的組織機構文化的形式。在此基礎上,必定要讓用戶包含在此過程當中。
2.如允諾的那樣,週期性地管理測試。
3.吧每類或整體的滿意度評價製成表格,而後看看變化。追蹤這些變化,找出他們後面隱藏的東西。
4.對任何評論都要基於特別的表格,尤爲當它們表達了強烈的願望時。毫不要忘記感受就是事實,是關於你首先建立系統的對象的重要的事實。
5.不管你是否使用用戶滿意度測試,不要忘記使用全部來自其餘來源的全部用戶滿意度的信息。
測試用例
需求的黑箱測試過程遵循下述循環步驟:
1.經過想象產品已經制造出來,構造一系列的測試用例,而且爲「假設」問題。
2.回答這些測試用例,而且與全部感興趣的團體討論這些答案,爭取取得一致意見。
3.試圖獲得對答案的認同一般會致使其餘「假設」問題。將它們加入到列表中而且回答,重複這個過程知道列表穩定下來。
4.一旦列表或多或少穩定下來,一一個包括設計者和專業記錄員的小組仔細檢查它。這個小組專門蒐集過度約束的答覆,而後修改它們以給出最大可能的設計——可是不要再添加問題。
5.當完成了修改,將用例記錄下來,做爲開始構建系統和接受測試的其實的基礎。
學習已存在的產品
1.比較產品,提出一份在新需求中可能遺漏的功能列表。
2.訪談一些舊產品的使用者,提出一份當前系統中不見了的功能列表。
3.比較舊產品和其原始的需求,準備一份新產品開發中的潛在問題的列表。尤爲要注意那些沒有別實現的或是實現了以後又被丟棄的需求。
4.避免由於每一箇舊產品而把產品作成一把瑞士軍刀的誘惑。不要讓那些不隸屬這個需求系統的特徵悄悄混進來。
達成協議
1.記錄下每一個假設;
2.跟蹤每一個假設的源頭:是選擇、強迫接受仍是協議。
3.是假設加上其來源信息。
4.請參與者在每一個書面文檔上簽名。
5.尋找能夠下降由假設所帶來風險的行爲的時機。