话说3级的PM已经非常厉害了，但仍然处于定性阶段。如何才能不动声色的跟BOSS过招？PM 4级就是让数字变成你的嘴巴，开启项目管理的量化大门。因此，4级PM的工作重心（详见上一篇文章中的表格），也会逐渐转变。对应的四类工作，总结起来变化如下：
开发类：
保持3级，适当深化
项目管理类：
在量化的项目质量与绩效目标的要求下，识别关键过程，借助统计学的基线与模型，策划与监控关键项目过程
支撑与协作类：
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基于企业的目标体系，制定支撑业务目标实现的项目质量与绩效目标
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掌握统计学技术，对项目进行量化管理：
- 使用基线对项目进行监控，及时发现异常并分析解决
- 使用模型，预测项目的质量与绩效目标的达成情况，在项目早期就可以识别风险并加以管控
- 当发现有影响目标实现的问题存在时，进行根源分析，策划解决方案，并使用统计学技术，进行预测与差异性分析，以评估新的解决方案的可实施性
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数据驱动的向上管理：
- 就项目的质量、绩效目标，对业务目标的支撑性作用，与管理层达成一致
- 定期与管理层沟通项目的量化管理状态，并就下一步工作的开展达成一致
改进类：
当改进计划被评估分析并批准后，认真落实，并对改进结果进行评审验证
接下来，我们展开来说说软件项目的量化管理。在详细展开软件量化管理的实践之前，有必要先澄清三个问题。
一、没有准确的度量定义，收集的数据跟垃圾没有两样。
在软件开发过程中，具有潜在价值的度量指标繁多。怎么办？
很多PM问过我，“要想提高开发的效率，应该度量那些数据”？这问题不难啊，比如用代码行和工作量一除就有了。
可很多PM这么做了，却得不到想要的结果。为什么？
因为缺乏度量标准。
就拿代码行来说，有人度量新增的，有人度量更改的，有人包含提示行，有人不包含……工作量的度量呢，也是面临同样的问题，算不算测试啊，算不算写文档啊……结果N种代码行的度量，结合了N种工作量的度量。这样的量化结果，你说怎么拿来用？
所以，当PM要“用数据说话”的时候，最先要做的是定义。前面的基础打好了，后面的应用才不会浪费。
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二、数据确实可以一定程度上反应团队的绩效，但这是个雷区，非高手不要碰。
很多公司都有KPI考核，尤其那些文化中比较强调竞争性的公司，喜欢横向比较，甚至搞末位淘汰。我只能说，作为咨询师我愿意尊重公司的不同文化，但用量化的项目数据做个人绩效的评定，我并不赞同。IBM的研究，也证明了在两个不同的软件项目之间，很难找到可比的度量：
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不同类型的产品导致的任务复杂程度差别可能达到五倍
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小修改中每行代码的成本，常常高出新编程序的2-3倍
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需求更改的程度可以说千变万化
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相应项目设计变更的程度有过之而无不及
Flaherty，M.J. “Programming process measurement system for System/370,” IBM System Journal
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比绩效考核更为重要的是，使用项目数据真正的目的，是帮助企业看清项目的进展情况，为过程改进提供有价值的依据。
首先，数据采集的过程，无论是否使用自动化工具，都不可避免要人为参与。其次，产生不良数据的原因很多，直接使用往往会产生错误的评价。例如一个平均工龄大于5年的项目组，和一个平均工龄不到1年项目组，比较效率就没有意义。如果非得进行绩效评价，我们需要更多的维度和更多的数据。
三、量化管理 ≠ 数据管理
量化管理是建立在大量数据的基础之上，使用统计学技术，进行预测与监控，以数据驱动决策。
某公司开发阶段的人员成本偏高，主要原因在于人员的工作效率低下，因此希望通过控制开发阶段编码效率来减低人员成本。经过与项目团队的深入沟通，我们锁定了团队规模、开发语言难度和团队人员的能力三个可能的影响因素，并进行定义与赋值：
然后将以上三个可能的影响因素，统一为一个影响因素“团队能力权值”。
团队能力权值=团队成员能力*团队规模*开发语言难度
接下来，我们收集了50个产品类项目的代码行、工作量等信息。考虑到数据完整性等因素，最后选定30个有效产品类项目。使用统计学工具Minitab进行回归，建立了效率模型：
【编码效率模型】：Y=aX^b
Y - 编码效率，单位“KLOC/人月”
X - 团队能力权值，单位“个”
a、b - 系数（考虑数据保密性，以字母代替）
有了上述模型，PM可以在项目建立的初期，进行效率的预测估算，例如：
【场景】某个软件开发产品中，团队规模为小规模团队，采用C#作为开发语言，平均人员能力是三年以下工作经验，熟练掌握一种或两种开发语言，没有管理经验；
【分析】按照“团队能力权值的计算公式得出：X=0.32
【结果】Y=a0.32^b （KLOC/人月）
在项目开展的过程中，PM还可以根据基线（下图），对项目的进展状态进行监控，效率控制在3.12304~4.422919内，出现异常点时及时分析和处理：
下周我们会分享5级PM的过程管理能力。然后，详细阐述胜任四大类工作的具体做法。更多实践、更多干货分享，持续关注我们哦~
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