Честно говоря необычно, что статью прочитали именно так.
Делить данные по типам работ - это уже второй или даже третий шаг. Сперва стоит посмотреть на весь массив данных, и график распределения времени выполнения. Сам график даст понимание - надо делить данные по типам работ или нет.
А уже вторым шагом можно анализировать локальные экстремумы, и смотреть, что объединяет типы работ, которые формируют эти экстремумы. Может быть там проявится классическое "фича", "баг", "мелкая правка". А может быть предлагаемое вами деление на правки в разных модулях.
Пока не посмотрим на весь массив данных и его распределение по времени, не поймём, какие типы работ можно статистически обоснованно выделить
А моих кейсах это ратоиань6и очно облегчает жизнь при разговоре с заказчиком.
Да, вы правы. Область применимости стоило указать. Упущение.
>Вне контекста это вообще не имеет ни какого смысла. Позволю себе заметить, что в статье как раз задан контекст работы.
>Для маленького бизнеса, с одним-двумя проектами в год, когда условно зимой вы
>составляете ТЗ, весной - кодите, летом - тестируете, а осенью - занимаетесь
>внедрением, - за всю жизнь не наберёте статистически значимых данных.
Ну зависит от размера проекта, правда? Два проекта в котором миллион задач на анализ, разработку, тестирование - вполне себе массив данных.
Хотя конечно, в приведенном вами кейсе все сложно.
Но вычленить 80% процентиль можно имея уже 5 измерений. На двух не получится - там только 50 на 50. На трех - не больше 66%. На четырех 75%. А вот на 5-ти уже можно и 80%
Ну есть способы. Вероятностное прогнозирование конечно гарантированных предсказаний делать не позволяют, но прогнозы с заданной вероятностью делать можно. Мы это обычно на тренинге разбираем на типовых ситуациях, ну а в статье просто пересказ доклада моего с teamleadconf
Вот полная запись доклады моего на TeamLeadConf на основе которого эта статья сделана. Там я отвечаю на вопросы и презентация там лучше видна https://www.youtube.com/watch?v=ZueVf6T8gdM
По поводу Майка Кона, он в 2024м году написал новую статью в которой распределение SP на время уже показывал смещенным вправо, похожим на Вейбулла
https://www.mountaingoatsoftware.com/blog/dont-equate-story-points-to-hours
Видимо, советы не помогли :(
https://www.youtube.com/watch?v=7fnY8WVtElY
Все так. Респект
Ваше право :)
Анекдот хороший, спасибо
Честно говоря необычно, что статью прочитали именно так.
Делить данные по типам работ - это уже второй или даже третий шаг. Сперва стоит посмотреть на весь массив данных, и график распределения времени выполнения. Сам график даст понимание - надо делить данные по типам работ или нет.
А уже вторым шагом можно анализировать локальные экстремумы, и смотреть, что объединяет типы работ, которые формируют эти экстремумы. Может быть там проявится классическое "фича", "баг", "мелкая правка". А может быть предлагаемое вами деление на правки в разных модулях.
Пока не посмотрим на весь массив данных и его распределение по времени, не поймём, какие типы работ можно статистически обоснованно выделить
А моих кейсах это ратоиань6и очно облегчает жизнь при разговоре с заказчиком.
Все так. На бирже этим способом прогнозы делать не получится :)
Упс.. Попрошу контент - менеджера перезалить. Спасибо что заметили
Да, вы правы. Область применимости стоило указать. Упущение.
>Вне контекста это вообще не имеет ни какого смысла.
Позволю себе заметить, что в статье как раз задан контекст работы.
>Для маленького бизнеса, с одним-двумя проектами в год, когда условно зимой вы
>составляете ТЗ, весной - кодите, летом - тестируете, а осенью - занимаетесь
>внедрением, - за всю жизнь не наберёте статистически значимых данных.
Ну зависит от размера проекта, правда? Два проекта в котором миллион задач на анализ, разработку, тестирование - вполне себе массив данных.
Хотя конечно, в приведенном вами кейсе все сложно.
Но вычленить 80% процентиль можно имея уже 5 измерений. На двух не получится - там только 50 на 50. На трех - не больше 66%. На четырех 75%. А вот на 5-ти уже можно и 80%
Ну есть способы. Вероятностное прогнозирование конечно гарантированных предсказаний делать не позволяют, но прогнозы с заданной вероятностью делать можно. Мы это обычно на тренинге разбираем на типовых ситуациях, ну а в статье просто пересказ доклада моего с teamleadconf
Очень рад.
Вот полная запись доклады моего на TeamLeadConf на основе которого эта статья сделана. Там я отвечаю на вопросы и презентация там лучше видна https://www.youtube.com/watch?v=ZueVf6T8gdM
С юмором написано. Но предметная область и класс задач явно не подходит под предлагаемый метод расчёта ;)
Ну и да, ответ на вопрос заказчика известен даже из школьного курса по биологии :)
Приятно встретить начитанного человека :)
Респект
https://www.youtube.com/watch?v=ZueVf6T8gdM
И то верно.
А Пастернака стоит почитать ;)