项目管理必备——使用燃尽图监控项目总体进度

在《跳出任务管理的泥沼，拥抱甘特图的怀抱》一文中，我谈到了使用甘特图来规划任务。甘特图更多的关注每个任务的进度上。那么若是我但愿了解项目总体的进度，应该如何选择呢？此时就须要引入另外一个简单又强大的工具：燃尽图（Burn down chart）。

什么是燃尽图

假设项目X有5个任务，咱们在预估这些任务的时候，时间安排以下：

项目名称	预计用时（小时）
任务1	5
任务2	6
任务3	7
任务4	4
任务5	3

这个任务预计须要25小时完成，考虑到可能须要处理各类突发事件留出机动时间，所以，我须要在7天内完成这个项目，项目时间定为：2018-12-01到2018-12-07。

在很是理想的状况下，平均分配工做时间，到2018-12-07这一个公做日结束时刚恰好完成任务。此时的时间消耗，绘制为折线图以下图所示。

纵坐标为任务剩余时间，横坐标为日期，

然而，在实际状况中，可能有些任务能提早完成，有些任务时间又须要延迟，实际上的剩余时间和日期的折线图可能以下图橙色曲线所示。

这就是燃尽图。很是简单又很是直观。

从这一幅燃尽图中，咱们能够看到：在2018-12-01到2018-12-05时，咱们的开发进度是领先于计划的，看起来任务应该可以提早完成，橙色曲线斜率负得越多，越陡，表示实际开发进度领先得越多。然而从2018-12-03开始，开发速度降低，到2018-12-06时进度和预期时间重合。到2018-12-07，开发进度落后于预期，任务没法如期完成。

咱们再来看几个例子：

• 按时完成任务：

• 提早完成任务

• 没有完成任务

• 前期落后进度，后期加速遇上

如何绘制燃尽图

燃尽图是敏捷开发中的一个概念，很多敏捷开发的相关的项目管理系统中都可以生成燃尽图。因为燃尽图很是简单，使用Excel自带的画图功能，稍稍费一些功夫也可以正常生成。

本着使用Python提升平常办公效率的考虑，我使用macOS自带的numbers表格工具 + Python来生成燃尽图。固然你也能够使用Excel来完成。其中表格用于记录任务的剩余时间，Python用于格式化任务时间并生成燃尽图。

表格的填写规范

其中表格以下图所示：

其中，表格的第一行是任务名称，第一列是日期。表格中间填写的数字，表示任务的剩余时间。表格的填写规则以下：

• 某一格留空，表示这一天没有作这个任务。
• 某一格为0，表示任务完成。
• 某一格为大于0的数字，表示任务剩余的时间。
• 不须要提早填写没有发生的日期。例如任务安排为2018-12-01到2018-12-07，今天是2018-12-06，那么不须要提早填写2018-12-07这一行。
• 请按照日期正序排序，不要打乱日期。

分析程序的使用说明

填写好表格之后，把它保存为excel的xlsx文件。假设路径为：/Users/kingname/Desktop/test.xlsx（或者Windows系统保存在：D:\work\test.xlsx）。

使用Anaconda中的Jupyter打开分析程序的ipynb文件，以下图所示：

只须要修改这三行数据中，单引号里面的内容，其他内容不须要修改。

修改完成之后，点击工具栏的Kernel-Restart & Run All，以下图所示。

静静等待2秒钟，燃尽图将会出如今页面的最下方。以下图所示。

获取Excel模板和源代码

Excel与ipynb文件地址：github.com/kingname/Au…

使用Jupyter打开ipynb文件能够看到分析程序。

附言

若是你不知道Jupyter是什么，或者你没有任何编程基础，可是想尝试一些燃尽图，那么你能够在评论中留言，我会告诉你如何使用Jupyter。