读芯术|DDL就是生产力？为什么我们无法准确估计项目用时？
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图源：unsplash就算你是高级项目经理 ， 就算你拥有20年的项目经验 ， 就算你是天才也无法确切地知道一个项目的确切用时 。 这个问题在软件工程中尤为普遍 ， 但在其他的工程学科中也时有发生 。 因此 ， 虽然本文主要关注的是软件工程相关问题 ， 一定程度上也适用于其他学科 。 普遍存在的事实是 ， 软件项目很少能够按时完成 。 带来的后果是 ， 营销的努力可能会被浪费 ， 客户可能会不满意 ， 压力重重的开发人员可能会编写质量很差的代码来赶deadline ， 产品的可靠性岌岌可危 。 最终 ， 项目可能会直接被取消 。 已知原因如下：·错误地时间估计（本文重点） 。 ·项目开始时需求不明确 ， 之后发生了需求变化 。 ·过分关注了工作外的细节 。 ·在研究和架构设计阶段没有花足够的时间 ， 也可能花了太多地时间 。 ·忽略了第三方集成的潜在问题 。 ·“一次解决”地愿望过于强烈 。 ·同时做太多项目或其他原因分心（打断完整流程） 。 ·质量和产能规模不平衡 。 邓宁-克鲁格效应：纯粹的不确定性or只是数学问题？
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规定时间内做不完 ， 是不是因为我们过度乐观了呢？人们常常会忽略这个问题 ， 常识告诉我们 ， 在临近最后期限时 ， 任何赶工的开发人员都不会是乐观的 。 有人将错误的时间估计归因于邓宁-克鲁格效应 。 但如果只是缺乏经验 ， 高估了自己的能力或是低估了任务所需的时间 ， 经验肯定能缓解这种境况 。 然而那些拥有近乎无限资源大公司 ， 也常常错过截止日期 ， 所以这个归因是不成立的 。 大多数开发人员 ， 特别是有经验的开发人员 ， 会认为这纯粹是因为不确定性 ， 计划赶不上变化嘛 。 我们唯一能做的是 ， 努力满足客户的需求 ， 在事情出错的时候抓紧时间 。 我们都熟悉工作压力、垃圾代码和挑战截止日期时所造成的绝对混乱 。 这种焦虑有解决办法吗？这就是我们应对这个问题的最好方法吗？笔者并不这么认为 ， 我试图找到一个合理的数学解释 ， 解释为何所有的“聪明人”都无法估算他们做某件事需要的时间 。 纯数学解释
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有一天 ， 我做了一项本该10分钟完成的任务 ， 结果却花了2个小时 。 我开始思考其中误差的根本原因 ， 思考过程如下：·我认为这需要十分钟 ， 因为我的脑子里百分之百知道我需要些什么代码 。 ·完成代码确实只花了我7-10分钟 ， 最后总共用了两个小时 ， 因为我没有预料到框架中的一个Bug 。 人们喜欢在项目管理中被称之为“不可抗力” ， 即延迟的外部不可控原因 。 读者可能会认为我的归因不具有代表性 。 当然 ， 不确定性是这个任务延迟的根本原因是我根本没有猜到Bug的存在 ， 但是这应该对整个项目的延误负责吗？这就是需要去做区分的地方：单个任务不能代表整个项目 ， 反之亦然 。 人们通常是如何估计时间的
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通常的分布正态分布存在于我们身边各处 ， 人类的大脑已经对此习以为常 。 如果你一个月去附近的711大概20次 ， 每次大约五分钟 。 有时电梯需要维修 ， 必须多等待10分钟 ， 也有可能在下雨 ， 你需要多等几分钟直到雨停 。 考虑这些情况 ， 你现在觉得去一趟711要花多少时间？还是五分钟吗？笔者的意思是 ， 就算回答15分钟 ， 这个答案也是没有意义的 ， 因为下雨和电梯维修是罕见事件 ， 五分钟可能就是正确答案 。 如果20次里有18次都只需要五分钟 ， 那么这次很可能就的确只需要五分钟（作为中值） ， 可能性大约有90% 。 （在不考虑更复杂代数的情况下） 。 倾斜即使很擅长估计一项任务的所需时间 ， 也不意味着很擅长估计项目所需的时间 。 这常常是反直觉的 。 你肯定已经意识到之前模因中的小图表是一个右偏正态分布 。 让我们来具体看看：【读芯术|DDL就是生产力？为什么我们无法准确估计项目用时？】
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