作业分析软件，视与视ECRS工时分析软件助力工时分析，轻松高效才是时代需要( 二 ) ：作业分析软件

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当对需求进行了拆分,识别了具体任务后,可以根据如下公式进行估算:
总消耗=-6+5.537*任务数。 (方程2)
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需要注意的是这2个方程的实际应用效果并不是特别好,为什么呢?因为残差的标准差S都稍大,方程1的S为271.318,方程2的S为184.053 。计算出的预测区间都稍宽!
相对而言,方程2的相关性系数较大,S较小,实用价值更大,这也可以理解,对任务做了细拆分以后对项目了解的更详细了,预测的应该更准。
在表格中有单位需求工时、单位任务工时,可以计算出其平均值。当知道了需求个数或任务个数时,也可以通过平均值做预测:
总消耗=30.273*需求个数(方程3)
总消耗=5.7*任务个数(方程4)
方程1可以计算总消耗的预测区间,方程3仅仅得到了一个单点值,当需求个数越接近平均值时,两个方程的结果越接近,当需求个数越远离平均值时,方程1和实际值越接近。方程2与方程4道理类似。
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综述:
1本案例中的数据量比较小,如果采集的样本点更多一下,结论更有说服力。本文目的在于展示数据分析的方法,所以不要认为有过度分析之嫌。
2离群点要分析原因。
3人均消耗工时,需求人均工时的实际用途不具有代表性因此没有进行分析。
4需求个数与任务个数如果强相关,可以只保留一个度量元,因为二者可以互相替代,以减少数据采集与分析的成本
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