CC BY
6
Информационный ресурс - Режим доступа:
https://cyberpedia.su/17x13ae8.html
УДК 005
Гайфуллин А.Р. студент магистратуры 2 курса
кафедра ДПУ
научный руководитель: Сабитов Ш.Р., к техн. н.
кафедра ДПУ институт КТЗИ КНИТУ-КАИ Россия, г. Казань ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МАКРОХАРАКТЕРИСТИК ПРОЕКТА
Аннотация:
Статья посвящена методу выявления рекомендуемых макрохарактеристик legacy-проектов. Это необходимо при смене должности руководителя проекта для того, чтобы новый руководитель смог выявить правильную стратегию управления. При помощи этого уменьшаются риски длительного застоя в работе по проекту. В качестве рассматриваемого метода выбран метод построения деревьев решений.
Ключевые слова: Управление проектом, макрохарактеристики, деревья решений, методология, итерации.
Gayfullin A.R. student of magistracy 2 course, department of DPU institute of KTZIKNITU-KAI Russia, KAZAN Supervisor: Sabitov Sh.R. candidate of Technical Sciences department of DPU institute of KTZI KNITU-KAI Russia, KAZAN APPLICATION OF DECISION TREES METHOD FOR DETERMINING THE MACRO CHARACTERISTICS OF THE PROJECT
Annotation:
The article is devoted to the method of revealing the recommended macro characteristics of a legacy-project. This is necessary when changing the position of the project manager so that the new manager can identify the correct management strategy. With this help, the risks of prolonged stagnation in the project work are reduced. As the considered method the method of construction of decision trees is chosen.
Keywords: Project management, macro characteristics, decision trees, methodology, iterations.
В сфере управления проектами возможна такая ситуация, когда проект долгое время ведется одним руководителем, который опирается при управлении проектом на выбранную им методологию. В процессе управления руководитель накапливает достаточно большой объем свойств проекта, его глобальных показателей и знаний о нем. Но затем на эту должность приходит другой человек, лишенный этих знаний, и у него возникает необходимость быстро восстановить эти данные о проекте для того чтобы принимать эффективные решения.
Для того, чтобы помочь новому руководителю проекта в описанной выше ситуации, нужно определить рекомендуемые макрокарактеристики на основе измеренных характеристиках проекта. К макрохарактеристикам проекта в данном случае будут относиться методология проекта, длина итераций, количество и уровень квалификации сотрудников, привлеченных к проекту. Из множества выявленных исходных характеристик проекта выбраны только самые основные, которые действительно имеют значение при определении рекомендуемых макрохарактеристик. Это длительность проекта (Х[1]), заказчик (B2B/B2G) (Х[2]), разбивается ли разработка на итерации(Х[3]) и их длительность(Х[4]), изменение итераций(Х[5]), наличие новой версии по окончании итераций(Х[6]), срок разработки первой версии(Х[7]), срок разработки первой версии, отданной в "боевые" условия(Х[8]), критичность быстрого закрытия багов(Х[9]), изменение требований по ходу проекта(Х[10]), максимальное число одновременно задействованных сотрудников(Х[11]), постоянство задействованности сотрудников(Х[12]), наличие новых ролей во время разработки(Х[13]), опыт сотрудников(Х[14]), разделение продукта на компоненты(Х[15]) и их независимость(Х[16]), готовность заказчика к обоснованным изменениям бюджета(Х[17]), наличие места изменение срока сдачи в связи с выявленными новыми требованиям(Х[18]), необходимость вести проектную документацию(Х[19]), срок наличия документации(Х[20]) и ее уровень(Х[21]), степень отказоустойчивости(Х[22]), необходимость проекта заказчику на ранних стадиях(Х[23]), опыт руководителя проекта(Х[24]), нахождение проекта на этапе поддержки(Х[25]), завершенность проекта(Х[26]). [1]
После выбранных характеристик встает вопрос - каким образом их анализировать, обрабатывать и как на их основе делать выводы по рекомендуемым макрохарактеристикам? На основе информации, которая получена в рамках исследования, разработано приложение для автоматического определения макрохарактеристик по полученным базовым характеристикам проекта, представляющее собой web-приложение. Для определения показателей было выбрано построение деревьев решений.
Способ обработки на основе деревьев решений был выбран в связи с тем, что деревья решений быстро обучаются. Также деревья позволяют генерировать правила в тех областях, где специалисту тяжело формализовать свои знания. Еще одним преимуществом является то, что
можно извлекать знания на естественном языке[2]. Еще стоит отметить, что деревья решений представляют собой интуитивно понятную классификационную модель и при ее помощи можно строить непараметрические модели. Также важным фактором является высокая точность прогноза, которую можно сопоставить с другими методами (например, статистика, нейронные сети) [3].
Дерево решений по выбору рекомендованной методологии на основании загруженных данных представлено на рисунке 1.
Рис. 1. Дерево решений по выбору рекомендованной методологии Сформированное дерево решений по выбору рекомендованной длины итераций на основании загруженных данных представлено на рисунке 2.
Х[0] <= 145.0 затр1ея =11 уа1ие = [5,3, 3]
Тгие/
Иег_81ге = [5-10] Х[2] <= 1.5
затэ1е5 = 2 ватр1еЕ = 9
уа1ие = [0,0, 2] уа1ие = [5, 3,1]
Х[14] <= 1,5
ватр1е5 = 7 уа1ие = [5,1,1]
¡!ег_б1ге = [25-30] 5атр1еБ = 2 та1ие = [0,2,0]
¡1ег_81ге = [5-10]
вашркэ = 1 уа1ие = [0,0,1]
Х[6] <= 150.0
затр1сз - 6 уа1ие = [5,1,0]
11ег_31ге = [25-30] = 1
уа1ие = [0, 1,0]
¡1ег_81ге = [10-25]
затркй = 5 уа1ие = [5,0,0]
Рис. 2. Дерево решений по выбору рекомендованной длины итераций Сформированное дерево решений по выбору рекомендованного количества сотрудников на основании загруженных данных представлено на рисунке 3.
Рис. 3. Дерево решений по выбору рекомендованного количества
сотрудников
Сформированное дерево решений по выбору рекомендованной квалификации сотрудников на основании загруженных данных представлено на рисунке 4.
Рис. 4. Дерево решений по выбору рекомендованной квалификации
сотрудников
В результате сформированное web-приложение на основе деревьев решений определяет рекомендуемые макрохарактеристики на основе полученных исходных характеристик. Это поможет новому руководителю быстрее определиться со способом управления проектом, в следствие чего можно избежать приостановки работы над проектом на некоторый срок.
Использованные источники:
1. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK) — Пятое издание. — Project Management Institute, Inc., 2013.
2. S.Murthy. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey. 1997.
3. Левитин А. В. Глава 10. Ограничения мощи алгоритмов: Деревья принятия решения // Алгоритмы. Введение в разработку и анализ — М.: Вильямс, 2006.
