软件量化是一个复杂的过程，涉及多个方面和步骤。以下是一些常见的做法和方法：

确定度量对象

软件企业在识别度量对象时，通常根据所采用的模型或标准中的相关要求来进行。例如，综合能力成熟度模型（CMMI）等级2中建议的量化目标包括估计产品规模和实际规模、预算成本和实际成本、进度情况、缺陷率、测试与验收覆盖率和同行评审覆盖率、质量要求和质量度量等。

选择计量单位

针对同一个目标，不同软件企业可能会采用不同的计量单位。常见的计量单位包括代码行（LOC）、人/月（人月）、功能点、特征点（feature point）、对象点（object point）、3-D功能点（3-D function points）、标准构件法（standard component）等。有些企业可能会在不同的目标上采用不同类型的计量单位。

确定度量技术

度量技术包括各种用于收集、分析和评估数据的方法。例如，KPI（关键绩效指标）指标如代码覆盖率、缺陷密度、平均修复时间、功能完成率等，可以帮助团队量化工作质量和效率。此外，代码行数是最直观的量化方式之一，但需要结合其他指标使用，以避免误导。

数据收集和分析

数据收集是量化的基础，需要收集各种相关数据，如代码提交行数、bug数、解决速度、级别比例等。通过数据分析，团队可以识别出需要改进的领域，并采取相应的措施。

使用量化工具

市场上有一些热门的量化交易软件，如迅投QMT和恒生Ptrade，它们提供了强大的工具，帮助用户进行量化交易。这些软件通常具有数据获取和处理、策略开发和回测等功能。

建立基准指标

为了评价度量对象，需要明确用于比对的基准指标，即表征度量对象目前情况的标尺。通过该标尺与度量结果的比对，可以得出对度量对象的评价。

持续优化

量化不是一次性的活动，而是一个持续的过程。团队需要定期监控和分析KPI指标的数据，并根据分析结果优化策略和流程。

建议

明确目标：在开始量化之前，明确你要度量的目标和期望的结果。

选择合适的工具：根据项目需求选择合适的量化工具和软件。

数据驱动决策：数据是量化的基础，确保数据的准确性和完整性。

持续改进：量化是一个动态过程，需要不断收集数据、分析结果并优化策略。

通过以上步骤和方法，软件企业可以更有效地进行量化管理，提高项目质量和效率。