题目：软件过程数据分析技术研究及其工具实现

数据分析在过程改进中起着举足轻重的作用，正是分析及对结果的理解推动着软件过程的持续改进。软件度量要求从过程数据中提出准确有用的信息用于过程改进，为了将原始数据转换成信息，分析技术是关键。本文重点关注如何采用数据分析技术来改进软件过程，并对统计过程控制技术和过程预测分析技术进行了深入的研究。首先，本文对软件生产的过程观及其关键特性进行了介绍，然后围绕理解过程、控制过程和预测过程三个方面介绍了当前工业界和学术界主流的数据分析方法，包括过程可视化技术、统计过程控制技术，以及过程预测技术。 接着，本文对统计过程控制技术进行了深入的研究，发现在应用传统控制图分析机会域不等的数据时，存在难以观察异常模式和有效性验证的问题。针对这两点文章采用选控思想对传统控制图模型进行改进，并使用工业数据进行实例分析。分析结果表明改进控制图兼顾了控制限的统一性和度量数据机会域不等的假设前提两个方面，克服了传统控制图的不足。然后，从软件过程改进的角度论述了如何将统计过程控制技术应用于评价和控制过程，通过分析过程偏差原因和过程能力度找出过程改进的机会。随后，本文研究了多种过程预测模型。针对软件过程预测中存在数据采集不足的问题，文章重点论述了指数加权平滑预测模型的理论意义及其在软件工程界的应用前景。然后结合两组典型的实际工业数据，分别应用指数加权平滑模型、指数分布模型，以及回归模型进行预测数据的比较分析。最后，本文介绍了基于软件过程集成工具集的数据分析工具的功能、体系结构和关键部分的设计与实现。该工具采用J2EE架构，为数据分析提供可视化和自动化的支持，包括过程可视化分析、统计过程控制分析和过程预测分析等基本功能，为过程管理和过程改进提供有力的支持。