西门子交换机
大家更期待创作者们维持她们数据库的原状，将它们根据某类方式表现出来，协助阅读者干预：根据寻找与创作者需要探讨的关键问题和关联有关的形象化表明，及与报表和文本数据表明立即、清楚有关的可视化展示。较好的数据展现包括突显视觉冲击（如，标准、颜色），能前后一致地传达出所关注的数据信息。差得数据展现所使用的数据可视化质量会让大家对数据库的了解造成迁移或模糊不清，例如，根据用直线联接离散数据来表现某类衔接性，或者利用在有关数据图表上使用不同的比例尺精度或使用起止点不以0的标准，或者利用加上比原始记录更加突出的外来元素。Edward R. Tufte有一本有关怎样正确开展大数据可视化相关工作的开拓性经典著作[9]。透明色数据分析（有的话）
数据分析（诠释应用统计学）讲的是以“数据信号”中分离“噪音”：把很有可能是以偶然或不正确中得出来的结论分离出来于从有价值的科学研究状况中得出来的结论。应用统计分析的目的在于减少讲解结论不确定性。可是，很多创作者把数据分析作为一种威协。她们列举每一个Alpha
实证研究（或是它没有那么宣布亲戚工作经验报告）叙述了一个状况（一般是一系列事情以及结论）在真实软件开发条件下的特殊案例。正常情况下而言，实证研究是利用详尽而**的方法论得到的结果，但这个术语通常被更比较宽松地选择。尽管状况本身就是与众不同的，叙述它时，我们也会期待其他情形和它充足的贴近，那么它才有实际意义。描述清晰明确的探索关键是真实度的前提，而且如果作者不表述这些人在探索什么，那么他们还可以取出什么使你坚信呢？研究问题不用处心积虑地宣布，但是必须能从概述和介绍中清晰地辨别出来。
一般，研究问题是可以被清楚地辨别出来的，可是难题自身却非常模棱两可。在这样的情况下，结论要不然就是也挺模棱两可，甚至还会含有出现意外性与偶然性。这种科学研究或许读得非常有趣，但真实度做到中等水平就很不错了。
实证研究运用很多不同种类的数据信息，如学者通过各种方式（如立即观查、谈话、文本文档剖析及其独特目地的数据分析程序流程）收集到的交谈、主题活动、文本文档和数据记录。实证研究可以结合大规模的难题，如AWE环节中严重的问题是啥？AWE如何影响设计活动？它如何影响设计方案结论？它怎么组织测试步骤？这些。
在大家的AWE比照BURP的事例中，BURP可单独作为一个实例来探讨，也可作为同一个科学研究的第二个实例，学者竭尽所能地配对调研和探讨的构造。假如叙述地充足具体7
2.4 证据种类以及它们优缺点
下面我们就来用一个实例来能够更好地表明。想像我们正评定一种新的软件工程技术“AWE”美好的新方法），它被用于取代“BURP”枯燥乏味但是被用户评价较好的旧方式）。大家应该考虑哪一种直接证据来再决定是否选用AWE？在之后的章节目录中，我们也会叙述普遍类别的科学研究，并依据真实度和可用多度典型案例对每一个种类进行评价。
2.4.1 对照组和准试验
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对照组在我们应该对二种或多个标准开展立即较为时可用（如使用AWE相较于应用BURP），它根据一个或多个有靠谱衡量的要求，例如进行特殊每日任务所需要的时间。这种试验在衡量很棘手的时候也是很有帮助的，包括对AWE和BURP所生产出来的产品中的缺点记数。“对比”代表着维持全部（除开把AWE换为BURP之外）其他东西为变量定义，这一点大家能直接依据办公环境和所需克服的每日任务来保证。针对所涉及到的庞大人为要素自变量，执行对比的唯一方法是什么应用一组目标（而不是一个目标），寄希望于每一个差别会到同组平均化。倘若我们可以把目标随机分组得话（随机实验），这类遗憾是被证明科学合理的（起码在统计意义上）。自然仅有全部目标应用AWE和BURP能力非常时，这才会有意义。随机实验是能够证实逻辑关系的唯一研究思路：假如我们只变化了AWE和BURP，那结论中的任何更改（除开统计分析起伏）均是由这一差别所形成的。
有时，我们不应该随机匹配开发者，只要我们只能对早已存有的团队进行分析。
一切科学方法论都是一种摄像镜头，学者能够通过不同的摄像镜头观查这个世界。但重要的是，必须承认并非所有事情
都是在对焦范围内。对科学方法论的盲从跟随也会导致各种各样尴尬的出错，尤其是当学者不能理解科学方法论其背后的国际惯例和
假定时。即便存有广泛接纳的方法论，学者也无法消除义务，舍弃从需要直接证据的角度来证实技术途径的正当行为。标准**测量是软件开发方式中根据结合直接证据产出率适度结论的事例。它应该根据界定十分准确的程序流程（或标准）来衡量特性。SPEC CPU标准是一个很好的事例，无论这名字怎样，它衡量了CPU、运行内存分系统、电脑操作系统跟高CPU利用率应用软件编译程序的搭配特性。它包含了一系列运用程序源码，另加怎样编译程序他们的具体标示，及其如何运行键入并衡量他们指示。
假如标准有具体规定和适度的应用，你就能够很清晰地了解标准得到的结果意味什么，也就可以不用惊慌地较为Sun、HP、Intel间的结论差别。这类稳定性和对比性恰好是创造发明标准的效果，也让它变成了真实度的象征。
那标准是免费午餐吗？其实也不是！对标准证据真真正正顾忌是关联性：所使用的衡量能否意味着所关注的状况并可用与其。标准包含的内容自始至终是一个值得关心的问题，并且经常争执不下。SPEC CPU从这方面而言是极其成功，但述论别的，如关系数据库智能管理系统（RDBMSes）事情解决承载量的标准TPC-C，就引起了很多的猜疑。并且为状况和要素相互关系给予有依据的描述。定量研究不一定是“很软”，定量分析法也不一定是“硬”。