作业要求
| 这个作业属于哪个课程 | 软件工程1916-W(福州大学) |
|---|---|
| 这个作业要求在哪里 | 项目Beta冲刺总结 |
| 团队名称 | 基于云的胜利冲锋队 |
| 项目名称 | 云评：高校学生成绩综合评估及可视化分析平台 |
| 这个作业的目标 | 总结 Beta 冲刺 |
团队成员信息
| 队员学号 | 队员姓名 | 个人博客地址 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 221500201 | 孙文慈 | https://www.cnblogs.com/swc221500201/ | |
| 131601207 | 陈序展 | https://www.cnblogs.com/chenxuzhan/ | |
| 221600340 | 周杨富 | http://www.cnblogs.com/stereohearts/ | |
| 221600415 | 傅德泉 | https://www.cnblogs.com/dqblog/ | |
| 221600416 | 黄海山 | https://www.cnblogs.com/hhs-blog/ | |
| 221600417 | 黄乐兴 | https://www.cnblogs.com/hlxing/ | 队长 |
| 221600439 | script | https://www.cnblogs.com/aaaaaaaaaaaaaa/ |
随笔汇总
- 凡事预则立
- 项目 Beta 冲刺--1/7
- 项目 Beta 冲刺--2/7
- 项目 Beta 冲刺--3/7
- 项目 Beta 冲刺--4/7
- 项目 Beta 冲刺--5/7
- 项目 Beta 冲刺--6/7
- 项目 Beta 冲刺--7/7
- 用户使用调查报告
项目地址
项目规划
燃尽图
任务变化曲线
心得体会
221500201 孙文慈
beta冲刺也圆满结束了，虽然由于时间关系有些比较复杂的功能没有来得及实现，但还是按时实现了我们计划中的目标。beta阶段我对接口和前端设计有了进一步了解，也学习到了数据可视化的相关知识，对我来说是非常宝贵的收获，也要感谢一下我强大的队友们，在这个过程中很有耐心地指导我，帮我解决了很多困难。今后的学习工作中我会吸取利用这次冲刺的经验，让自己不断进步。
131601207 陈序展
这次Beta冲刺相比之前的Alpha冲刺我们增加了不少的功能，因此任务量也加大了不少，在这个过程中也遇到了不少的困难。首先就是在一开始，我们的组长就被交换到其他队，这算是一个小小的”意外“，好在我们通过"凡事预则立"，进行了组长的重选，并推选出了一个项目经验丰富的组长，在新组长的合理安排下，较好地完成了Beta冲刺的任务。当然我本人在Beta冲刺阶段也通过高强度的冲刺，提升了自己的编程水平，培养了自己的学习能力。虽然整个Beta冲刺确实花费了不少的时间和精力，但是还是收获了不少。最后要感谢队伍里所有成员，大家一起努力，精诚合作，最后基本实现了原来的项目规划。
221600416 黄海山
在长达7天的 beta 冲刺中，我经历了高强度的项目编程活动，冲刺过程虽然很累而且要花费大量的时间精力，但是我们并没有放弃，而是一直咬牙坚持，在冲刺过程中，我的编程能力有一定的巩固和提高，但是我觉得最珍贵的收获是在这个紧张且长周期的过程中得到了磨炼，提高了我应对长周期，高强度任务的能力。
221600417 黄乐兴
在本次 beta 冲刺中，我遇到的主要困难是如何增强代码的鲁棒性。相对于之前的Alpha阶段冲刺，本阶段的每一个功能点都会涉及到较为复杂的逻辑，例如在新增团队中，我们需要考虑队名是否存在，一个人是否已经拥有队伍，班级下团队修改权限，团队下团队修改权限等等因素。为了完成这些校验，需要进行较多的查询，而且由于情况较多，非常容易少考虑其中一个情况，从而导致在一些情况下接口直接炸了。为了保证正确性，不仅需要通过postman，swagger 等工具进行简单的测试，还需要自身模拟想象这个场景，除此之外，在实际环境中进行测试更容易找出一些未发现的BUG。这些过程都提高了我的思维能力，相信之后写出来的代码BUG将会更少。
组员分工及在Beta阶段的工作量比例
| 学号 | 成员 | 贡献率 |
|---|---|---|
| 221500201 | 孙文慈 | 12% |
| 131601207 | 陈序展 | 19% |
| 221600340 | 周杨富 | 8% |
| 221600415 | 傅德泉 | 14% |
| 221600416 | 黄海山 | 19% |
| 221600417 | 黄乐兴 | 20% |
| 221600439 | script | 8% |
未来展望
本次的项目工作量较大，但最终完成的效果与最初的需求出现了一定的偏差，主要原因在于前期的需求还是尚未分析清楚，将重心放在了数据的分析统计之处。课程之后，如果有机会将会尽可能地补充完善评分的导入和导出，实现一个更完整，更有用的项目，并且在数据分析之处增加更多的维度分析，提供更有价值的信息。