第4、5章学习清单（最终版）

一、理论与方法（必须掌握）

DMAIC方法论
- 各阶段目标与方法：
  - Define：问题定义、CTQ指标确定
  - Measure：数据收集、指标定义、阶段映射
  - Analyze：统计分析、机器学习建模、关键因子识别
  - Improve：改进方案设计
  - Control：控制方案设计与闭环机制
- 学习资源：六西格玛DMAIC教材、DevOps质量改进案例
数据分析与统计学
- 描述性统计（均值、方差、分布）
- 相关性分析（Pearson、Spearman）
- 回归分析与多元分析
- 显著性检验（t检验、方差分析）
- 可视化方法（散点图、热力图、箱线图）
- 工具：Python（pandas、numpy、matplotlib/seaborn）、Excel
机器学习基础
- 模型类型：
  - 分类模型：缺陷预测
  - 回归模型：性能指标预测
  - 聚类/异常检测：流程异常识别
- 模型解释：
  - Feature Importance
  - SHAP值分析
- 模型验证方法：交叉验证、准确率、召回率

数据处理
- 数据清洗与整合（去重、缺失值处理、单位统一）
- 特征提取与阶段指标映射
- 工具：Python pandas/numpy
指标可视化与分析
- 阶段内指标可视化
- 跨阶段指标映射可视化
- 工具：matplotlib、seaborn、Grafana
机器学习建模实践
- 缺陷预测/异常检测模型训练
- 模型解释与关键因子识别
- 工具：scikit-learn、XGBoost
改进方案设计与控制
- 静态分析规则优化（开发）
- 自动化测试策略优化（测试）
- CI/CD流程优化（部署）
- 监控与告警优化（运维）
- 持续优化闭环设计（Grafana仪表盘、告警规则）

方案实施
- 按第4章设计方案落地
- 记录改进前后指标变化
效果验证与量化
- 指标对比分析（缺陷率、覆盖率、部署成功率）
- 统计显著性检验（t检验、方差分析）
- 过程能力分析（Cp/Cpk）
- 可视化展示效果（图表/仪表盘）
闭环优化
- 实际监控与告警反馈机制运行
- 优化周期总结，持续改进记录

类别	工具/技能
自动化测试	Cypress、Playwright（已掌握）
CI/CD流程	Jenkins/GitLab CI、流水线监控（已掌握）
DevOps监控	Prometheus、Grafana、告警配置（已掌握）
数据分析	Python pandas/numpy、matplotlib/seaborn、Excel
机器学习	scikit-learn、XGBoost、模型解释（SHAP/Feature Importance）

时间	任务	目标/输出
周一	学习DMAIC方法论，复习各阶段目标	对第4章结构熟悉，明确Define/Measure/Analyze/Improve/Control的任务
周二	明确研究问题、CTQ指标，划定阶段范围	输出关键CTQ指标列表，阶段划分表
周三	采集历史数据（开发、测试、部署、运维）	获取Sonar、Cypress、CI/CD、Prometheus数据
周四	数据清洗（去重、缺失值处理、单位统一）	输出干净的数据集
周五	阶段指标映射与可视化初步展示	输出阶段指标表及可视化图表
周末	整理周工作总结，修正指标定义	准备第4章Measure部分内容

时间	任务	目标/输出
周一	学习建模方法，选择模型（分类、回归、聚类）	模型选择方案
周二	构建缺陷预测分类模型	输出训练模型及预测报告
周三	构建性能预测回归模型	输出训练模型及回归结果
周四	聚类/异常检测模型训练	输出异常数据分析报告
周五	模型解释与关键因子识别（Feature Importance/SHAP）	输出关键影响因子列表
周末	汇总模型分析结果，准备第4章Analyze与Improve设计内容	形成分析结果表格和图表

时间	任务	目标/输出
周一	设计开发阶段改进措施（静态分析规则优化）	输出具体改进方案表
周二	设计测试阶段改进措施（自动化测试策略优化）	输出方案文档
周三	设计部署阶段改进措施（CI/CD流程优化）	输出流程优化文档
周四	设计运维阶段改进措施（监控与告警优化）	输出运维优化方案
周五	控制机制设计（仪表盘、告警、反馈闭环）	输出Control设计图及操作流程
周末	整理第4章完整初稿	包含Measure、Analyze、Improve、Control内容

本文作者：前端analysis

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