6.5.2.4 数据分析

可用作本过程的数据分析技术包括（但不限于）：

假设情景分析。假设情景分析是对各种情景进行评估，预测它们对项目目标的影响（积极或消极的）。假设情景分析就是对“如果情景 X 出现，情况会怎样？”这样的问题进行分析，即基于已有的进度计划，考虑各种各样的情景。例如，推迟某主要部件的交货日期，延长某设计工作的时间，或加入外部因素（如罢工或许可证申请流程变化等）。可以根据假设情景分析的结果，评估项目进度计划在不同条件下的可行性，以及为应对意外情况的影响而编制进度储备和应对计划。
模拟。模拟是把单个项目风险和不确定性的其他来源模型化的方法，以评估它们对项目目标的潜在影响。最常见的模拟技术是蒙特卡罗分析（见 11.4.2.5 节），它利用风险和其他不确定资源计算整个项目可能的进度结果。模拟包括基于多种不同的活动假设、制约因素、风险、问题或情景，使用概率分布和不确定性的其他表现形式（见 11.4.2.4 节），来计算出多种可能的工作包持续时间。图 6-18 显示了一个项目的概率分布，表明实现特定目标日期（即项目完成日期）的可能性。在这个例子中，项目按时或在目标日期，即 5 月 13 日之前完成的概率是 10%，而在 5 月 28 日之前完成的概率是 90%。

图 6-18目标里程碑的概率分布示例

有关蒙特卡洛模拟如何用于进度模型的更多信息，请参见《进度计划实践标准》。

引用

进度网络分析是创建项目进度模型的一种综合技术，它采用了其他几种技术，例如关键路径法（见6.5.2.2 节）、资源优化技术（见 6.5.2.3 节）和建模技术（见 6.5.2.4 节）。其他分析包括（但不限于）：

可用作本过程的数据分析技术包括（但不限于）：

挣值分析。见 7.4.2.2 节。进度绩效测量指标（如进度偏差（SV）和进度绩效指数（SPI））用于评价偏离初始进度基准的程度。
迭代燃尽图。这类图用于追踪迭代未完项中尚待完成的工作。它基于迭代规划（见 6.4.2.8 节）中确定的工作，分析与理想燃尽图的偏差。可使用预测趋势线来预测迭代结束时可能出现的偏差，以及在迭代期间应该采取的合理行动。在燃尽图中，先用对角线表示理想的燃尽情况，再每天画出实际剩余工作，最后基于剩余工作计算出趋势线以预测完成情况。图 6-24 是迭代燃尽图的一个例子。

图 6-24迭代燃尽图

绩效审查。绩效审查是指根据进度基准，测量、对比和分析进度绩效，如实际开始和完成日期、已完成百分比，以及当前工作的剩余持续时间。
趋势分析。见 4.5.2.2 节。趋势分析检查项目绩效随时间的变化情况，以确定绩效是在改善还是在恶化。图形分析技术有助于理解截至目前的绩效，并与未来的绩效目标（表示为完工日期）进行对比。
偏差分析。偏差分析关注实际开始和完成日期与计划的偏离，实际持续时间与计划的差异，以及浮动时间的偏差。它包括确定偏离进度基准（见 6.5.3.1 节）的原因与程度，评估这些偏差对未来工作的影响，以及确定是否需要采取纠正或预防措施。例如，非关键路径上的某个活动发生较长时间的延误，可能不会对整体项目进度产生影响；而某个关键或次关键活动的稍许延误，却可能需要立即采取行动。
假设情景分析。见 6.5.2.4 节。假设情景分析基于项目风险管理过程的输出，对各种不同的情景进行评估，促使进度模型符合项目管理计划和批准的基准。