度量的目的
度量的第一个目的是帮助你跟踪和理解发生了什么。尽管对事件的主观观察有时是非常具有洞察力的，但也经常带有个人偏见和经验色彩。在观察时，人们常被自己注意的细节和习惯的方式所左右，而且易于错过一些自己未曾注意到或识别的事情。
度量的第二个目的是帮助人们沟通发生的事情。度量本身成为术语的一部分，允许一组人在讨论一些情境的时候，对大家讨论的同一件事有一定的信心。定义和命名度量迫使你澄清你用于沟通的语言。没有这样的定义和清晰的术语，在沟通的时候，你会更容易进入误区，或者甚至都不能够很好地讨论那些事实上非常要紧的问题。
度量的第三个目的是帮助人们关注那些他们真正需要改善的事情。度量记录了你所做和所完成的事情、并且给出了一个关于你的期望水平和实际水平的比较。缺少参考点将使得你很难知道目前所处的水平，到底还有多长的路要走，是否已经实现了目标。
历史记录的评估和如何将自下而上的度量连接至自上而下的目标是一个不间断的过程。随着时间的流逝，将产生新的洞察力，并且新的发现随着你的深入理解和环境的变化而不断演变。
是一个模式识别的过程，意味着寻找一个重复的，可提供洞察力的模式。从单个时间段
一般来说，我们收集和保持度量数据持续的时间越久，它们就会变得越有用。度量分析是一个模式识别的过程，意味着寻找一个重复的、可提供洞察力的模式。从单个时间段里收集到的一组度量或许会揭示出一些有趣的假设，并且我们可能会因此而得出一些有趣的假设，然而，从多个时间段里收集多个度量将可以改进我们的推测，或者把推测转化为知识。
bug数量肯定是评定代码质量的一种度量。
标准化和校准是提高数据一致性的两项技术。校准是移除那些由干人们在评定时引人的“主观的”不一致性的过程，标准化是移除那些由于在不同分组和时间里出现的“非主观的”不一致性的过程。
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