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案例:工时数据分析

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麦哲思科技任甲林
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工时数据分析摘要
1 数据整理
通过重新排序表格列,按照需求数、人数、任务数和工时数的自然发生顺序,对原始数据进行了整理。
2 分布分析
- 2.1 80-20分析: 对单位需求工时进行80-20分析,发现K产品的单位工时异常高,而M和N两个产品的单位工时较低,均需进一步分析原因。
- 2.2 识别离群点: 通过图形化汇总分析需求数,识别出两个规模最大的项目为离群点。排除这些离群点后,需求数呈正态分布。类似的方法也被用来分析其他度量元,如单位需求工时、人均消耗工时和需求人均工时,发现项目C、K和E分别有离群点。
3 相关分析
- 剔除离群点: 两个规模较大的项目被视为离群点并剔除。
- 观察散点图: 通过绘制散点图,观察需求数与任务数、人数和总消耗之间的关系。
- 计算相关性系数: 相关性系数计算表明需求数、任务数、人数和总消耗之间存在相关性,尤其是需求数决定了其他三者。
基于以上分析,得到了两个回归方程用以估算总消耗,分别是:
方程1: 总消耗=136.7+26.96*需求数。
方程2: 总消耗=-6+5.537*任务数。
尽管这两个方程的残差标准差较大,导致预测区间较宽,但方程2的相关性系数较大,残差标准差较小,因此实用价值更大。
最后,文中指出数据量较小可能限制了分析的说服力。此外,离群点的原因分析、数据简化以减少成本,以及不具代表性的度量元的剔除都是未来分析中应考虑的因素。
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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