项目分析 如何做好项目总结？

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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