每个项目的进度都很紧吗?项目发布时间总是延迟?每个版本的bug堆积了多少?测试过程中,各种bug总是层出不穷?网上附近发现严重bug?如果你总是被这些问题包围,那么实施项目总结就显得异常迫切。那么如何总结项目呢?边肖今天和大家分享他的经历,帮助大家站在巨人的肩膀上(边肖真的很调皮~)
一、思维模式
为了做一个项目总结,总结者必须有一定程度的结构化思维,分析问题和数据的结构,通过结构化思维来表达。结构化思维具有以下四个特征:
提示:
1)当问题较多时,要进行抽象归纳,先解决当前版本的主要问题
二、项目总结目的
1)对项目进行评审,找出项目中存在的问题,找出根本原因,提出解决问题的方案;
2)提高工程质量,使工程健康前进;
3)通过数据衡量当前版本的质量,评价项目的整体情况。
三.报告的形成
在明确了写报告的思路和目的之后,如何形成报告?报告形成步骤如下:
1.明确项目分析的维度
项目分析的维度不同,后面确定的指标也会不同。一般以项目总结的目的为基准方向,确定分析维度。分析维度可以作为从产品建立到发布的分析维度,也可以根据项目中的角色进行分析。以输入法项目总结为例,按照产品、开发、测试的测试角色作为横向维度进行分析,然后纵向深入分析各个维度的数据。
2.索引提取
我们在提取指标时,首先会根据项目分析维度形成指标集,如下图所示。选择指标有两种方式:根据问题选择和固定一般指标。根据问题选择指标就是收集项目中清晰感知的问题,对问题进行分类(分类分组的思路),然后选择能够反映问题的指标进行数据分析。一个问题可能对应多个指标。以输入法为例,当前版本有10个工作日的延迟,所以我们会提取指标来分析这个问题的原因,但是如果下一个版本不存在这个问题,那么指标就会被取消。当然,如果当前的指标集不能反映当前的问题,我们会根据实际情况扩展指标集。固定一般指标是指一些业内公认的评价标准,比如几千行开发代码的bug率;或者我们会抽取这样的指标作为一般指标,比如留在线上的问题原因,对于项目中人员关心的指标。以输入法为例,下图是输入法项目总结中设置的指标。
提示:
1)建立的指标可以用量化数据来衡量;
2)制定的指标应得到项目组三方的同意,并得到三方的认可。
3.数据分析
在第二步选择指标后,我们将根据指标分析数据。在数据分析过程中,要关注异常数据,对异常数据进行深入分析,直到找到问题的根源。
提示:
1)一般指标的数据分析,数据对比一般不少于三个版本,因为两个版本的数据对比可能存在版本偶然性,三个版本的数据趋势会更明显;
2)数据分析可以使用Excel的一些方便的功能来提高效率,比如透视表和宏。
4.暴露(验证)问题
数据将如实反映项目的实际情况。通过数据分析的结果,我们将验证在指标选择过程中收集的问题是否真的存在,如果存在,这个问题分析将出现在项目总结报告中。同时,一些我们没有明显察觉到的问题可能会在数据分析中暴露出来,这样的问题也会出现在项目总结报告中。
5.提出解决方案
暴露问题不是最终目的,解决问题才是我们的最终目的。所以,当发现问题时,我们需要找到有问题的相关人员,让他们提供问题的解决方案。
当问题和解决方案都有了,报告的内容就完成了,剩下的就是排版的问题了。排版报告时一定要注意把关键信息放在最前面(先跟着结论走)。分段时一定要注意以上制度。中心句的思路一般可以表达下级的内容。如果结论中涉及等级关系,应注意逻辑递进,以便理解。例如,老板、经理和员工这三个职位应该根据职位的重要性从上到下排列。
提示:
1)结论的顺序为:先升后降:结论的内容正面提出,结论的内容负面提出则落后;
2)结论中必须有意见,意见必须有数据支持。表现为:结论→理由→支持理由的事实和依据;
3)结论中的正文本颜色可以标记为绿色,负文本颜色可以标记为红色。
6.该计划已在实地实施
其实这部分是在报告发布后,跟进落实报告中的解决方案,让我们从头到尾做事情,形成一个闭环。
写在最后
好的项目总结都是类似的:结构清晰,重点突出,观点清晰,数据支持,便于快速获取关键信息。
如果有其他好的意见,请留言讨论。希望你能写出好的能解决实际问题的项目总结。
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