數據正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網絡、消費信息、運動軌跡……大到企業(yè)的銷售、運營數據，產品的生產數據，交通網絡數據。。。。。
如何進行數據收集，如何從海量數據中獲得別人看不見的知識，如何利用數據來武裝營銷工作、優(yōu)化產品、用戶調研、支撐決策，收集上來的數據又如何表現出它的價值。
考過PMP?的PMBOK ?第六版的小伙伴，都學到項目管理的工具技術分成了數據收集、數據分析、數據表現及其它。這么說來，數據也走進了現代項目管理。數據收集和分析不只是技術人員的事兒，更是一種工作技能。
提到數據收集，數據分析，很多人就覺得無從下手，包括項目如何進行數據收集，如何分析，哪些工具可以幫助更好的項目數據化呢？
看過來，下面的數據管理工具可以讓你從項目小白快速成為專業(yè)項目高手。
數據收集技術
頭腦風暴：收集關于項目方法的創(chuàng)意和解決方案。
焦點小組：召集預定的相關方和主題專家，了解他們對所討論的產品服務或成果的期望和態(tài)度。主持人引導大家互動式討論。
訪談：通過與相關方直接面談，來獲取信息的正式或非正式的方法。
標桿對照：將實際與計劃的產品過程和實踐，與其他可比組織的實踐進行比較，以便識別最佳實踐。
問卷調查：設計一系列書面問題，向眾多受訪者快速收集信息。地理位置分散，受眾多樣化，適合開展統計分析的調查。也可用來收集客戶滿意度。
檢查表：又稱計數表，用于合理排列各種事項，以便有效地收集關于潛在質量問題的有用數據。用核查表收集屬性數據就特別方便。
統計抽樣：從目標總體中選取部分樣本用于檢查。
核對單：需要考慮項目，行動或要點的清單。它常被用作提醒。應該不時地審查核對單，增加新信息，刪除或存檔過時的信息。
市場調查：考察行業(yè)情況和具體賣方的能力。在規(guī)劃采購管理中使用。
數據分析技術
備選方案分析：用于比較不同的資源能力，進度壓縮，不同工具，這有助于團隊權衡資源，成本和持續(xù)時間變量，以確定完成項目工作的最佳方式。
儲備分析：用于確定項目所需應急儲備量和管理儲備。應對進度方面的不確定時，或用來應對已經接受的已識別風險。應該在項目進度文件中清楚的列出應急儲備。
假設情景分析：各種情景的評估，預測他們對項目目標的影響?；谝延械挠媱?，考慮各種各樣的情景。
模擬：把單個項目風險和不確定性的其他來源模型化的方法。以評估他們對項目目標的潛在影響。它利用風險和其他不確定性資源計算整個項目可能的進度結果。
掙值分析：進度績效測量指標，用于評價偏離初始進度基準的程度。
迭代燃盡圖：用于追蹤迭代未完項中待完成的工作。它基于迭代規(guī)劃中確定的工作，分析與理想燃盡圖之間的偏差。
績效審查：根據進度基準測量，對比和分析進度績效。如實際開始與完成日期，已完成百分比，以及當前工作剩余持續(xù)時間。
趨勢分析：檢查項目績效隨時間的變化情況，以及確定績效是在改善還是在惡化。并于未來績效目標進行對比。
偏差分析：關注實際開始與完成日期與計劃的偏離，實際持續(xù)時間與計劃的差異。評估這些偏差對未來的影響。以及確定是否需要采取糾正或預防措施。
質量成本：包括預防成本，評估成本，失敗成本（內部外部）。最優(yōu)COQ能夠在預防成本和評估成本之間找到恰當的平衡點，以避免失敗成本。
根本原因分析（RCA）：用于識別缺陷成因。
成本績效分析：在項目成本出現差異時，確定最佳的糾正措施。
相關方分析：產生相關方清單和關注相關方的各種信息，確定項目相關方的風險偏好。
SWOT分析：對項目優(yōu)勢劣勢，機會和威脅進行逐個檢查。
文件分析：通過對項目文件的結構化審查，可以識別出一些風險。包括：計劃，假設條件，制約因素，以往項目檔案，合同，協議和技術文件。項目文件中的不確定性或模糊性，以及同一文件內部不一致，都可能是風險信號。
假設條件和制約因素分析：每個項目及其管理計劃的構思都是基于一系列假設條件，并受一系列制約因素的限制。
風險數據質量評估：開展定性風險分析的基礎。
風險概率和影響評估：考慮的是特定風險發(fā)生的可能性。
其他風險參數評估：為了方便未來分析和行動，對單個項目風險進行優(yōu)先級排序。
敏感性分析：哪些風險或不確定因素對項目結果有最大的影響。敏感性分析通常用龍卷風圖來表示。在龍卷風圖中，標出定量風險分析模型中的每項要素與能影響的項目結果之間的關聯系數。每個要素按關聯強度降序排列，形成典型的龍卷風形狀
決策樹分析：在若干方案中選擇一個最佳方案，它用不同分支代表不同決策或事件。通過計算每條分支的預期貨幣價值，來選出最優(yōu)的路徑。
影響圖：不確定條件下決策制定的輔助圖形工具
成本效益分析：用來估算備選方案優(yōu)勢和劣勢的財務分析工具。比較其可能的成本與預期收益率。
技術績效分析：把項目期間所取得的技術成果與取得相關技術成果的計劃進行比較。它要求定義關于技術績效的客觀的，量化的測量指標，以便據此比較實際結果與計劃要求。它包括重量，處理時間，缺陷數量，存儲容量等。
自制或外購分析：可以使用回收期，投資回報率，現金流貼現，凈現值，收益成本來確定貨物或服務是應該在項目內部自制還是從外部購買。
建議書評估：在實施采購中，確定它們是否對包含在招標文件包中的招標文件，采購說明書，供方選擇標準，都做出完整且充分的響應。
掙值分析（EVA）：計算進度和成本偏差，以及成本和進度的績效指數，以確定偏離目標的程度。
績效審查：對照協議，對質量資源進度和成本績效進行測量，比較和分析，以審查合同工作的績效。確定工作包提前或落后于進度計劃，超出或低于預算，是否存在資源或質量問題。
回歸分析：作用于項目結果的不同變量之間的相互關系，以提高未來項目的績效。在結束項目或階段時使用。
過程分析：在質量管理中，識別過程改進機會，同時檢查在過程期間遇到的問題，制約因素和非增值活動。
數據表現技術
層級型：組織結構圖，自上而下顯示各種職位以及相互關系。
責任分配矩陣：項目成員在各個工作包中的任務分配。
文本型：詳細描述團隊成員的職責
相關方參與度評估矩陣：個體相關方當前與期望參與度之間的差距
概率和影響矩陣：每個風險發(fā)生的概率和一旦發(fā)生對項目的影響映射起來的表格。用于將相關方當前參與水平與期望參與水平進行比較，對相關方參與水平進行分類的原因。
層級圖：使用兩個以上的參數對風險進行分類，使用的數據表現。常見的有氣泡圖。
相關方映射分析/表現：利用不同方法對相關方進行分類的方法。對相關方進行分類有助于團隊與已識別的項目相關方建立聯系。
親和圖：用來對大量創(chuàng)意進行分組的技術，以便進一步審查和分析。
思維導圖：把從頭腦風暴中獲得的創(chuàng)意整合成一張圖，用以反應創(chuàng)意之間的共性與差異。
流程圖：一個或多個輸入轉化為一個或多個輸出的過程中，所需要的步驟順序和可能分支。
邏輯數據模型：把組織數據可視化，以商業(yè)語言加以描述，不依賴任何特定技術。可用于識別出現數據完整性或其他質量問題的地方。
矩陣圖：行列交叉的位置展示因素原因，目標之間的關系強弱。
因果圖：將原因分散為離散的分支。
親和圖：親和圖可以對潛在缺陷成因進行分類，展示最應關注的領域。
因果圖：因果圖，又稱“魚骨圖”、“why-why分析圖”和“石川圖”，將問題陳述的原因分解為離散的分支，有助于識別問題的主要原因或根本原因。
流程圖：流程圖展示了引發(fā)缺陷的一系列步驟。
直方圖：直方圖是一種展示數字數據的條形圖，可以展示每個可交付成果的缺陷數量、缺陷成因的排列、各個過程的不合規(guī)次數，或項目或產品缺陷的其他表現形式。
矩陣圖：矩陣圖在行列交叉的位置展示因素、原因和目標之間的關系強弱。
散點圖：散點圖是一種展示兩個變量之間的關系的圖形，它能夠展示兩支軸的關系，一支軸表示過程、環(huán)境或活動的任何要素，另一支軸表示質量缺陷。
直方圖：展示數字數據的條形圖。
