Есть ли какие-либо исследования о ежедневных различиях в производительности одним и тем же программистом?


10

В интернете была бурная активность, обсуждающая огромную разницу между производительностью лучших программистов и производительностью худших. Вот типичный результат Google при исследовании этой темы: http://www.devtopics.com/programmer-productivity-the-tenfinity-factor/

Мне было интересно, проводилось ли какое-либо исследование или серьезное обсуждение различий в повседневной производительности одним и тем же программистом.

Я думаю, что лично у меня есть огромная разница в том, как много я могу сделать изо дня в день, поэтому мне было интересно, чувствует ли кто-то еще то же самое или провел какое-либо исследование.


Я лучше всего работаю со среды до конца недели, а понедельник похож на сонный кошмар!
— SuperM

1
Опубликуйте его, и мы найдем его, и опубликуем как ответ;)
— PhD

1
@ Нупул, лол! это смешно, но так рождаются мифы. Кто-то что-то говорит, другие принимают это за правду)))
— superM

1
Продуктивность «программиста рабочей лошади» строго пропорциональна хорошему сну, запасам кофеина и отсутствию отвлекающих факторов (включая некоторые семейные вещи)
— Юсубов

Возможно, вы имеете в виду пик Балмер . Это было хорошо исследовано и является достойной целью для любого программиста, но очень очень трудно достичь. Я желаю тебе удачи, сын мой.
— Судно на воздушной подушке, полное угрей

Ответы:


8

Я нашел исследование, в котором особое внимание уделяется разнице в производительности на ежедневной основе на рабочем месте. После беглого прочтения кажется, что исследование показывает, что существуют различия в эффективности на ежедневной основе. Собранные данные, по-видимому, указывают на то, что понедельник является самым продуктивным днем, вторник-четверг не сильно отстают, а пятница - примерно 2/3 эффективности. Суббота - это примерно половина пятницы, и в воскресенье практически не проводится работа.

Также, как и во многих ответах, указывается, что это очень сложно измерить, так как существует множество факторов, которые применимы. Это исследование также не относится к информатике или смежным областям.


+1 - это интересно. Исследования крупных x-компаний выглядят так, будто они просто измеряют отработанные часы, но есть несколько интересных показателей для исследований в одной компании.
— spinning_plate

+1 - мне нравится раздел о частоте появления ошибок по дням недели.
— Река Вивиан

Где вы найдете такие статьи !!! Это действительно приятно. Я скачал его на свой Kindle, чтобы прочитать, пока собираюсь на работу))
— superM

1

Я не понимаю, как можно было бы получить хоть что-то, хотя бы отдаленно статистически достоверное. Существует так много различий в зависимости от того, какие типы задач вы назначаете в определенный день. Если я делаю в основном простые вещи, я, безусловно, могу добиться большего, но когда я работаю над чем-то, что требует больших исследований, это, похоже, дает меньший прогресс. То же самое можно сказать и о встречах с клиентами, об отправке требований, хороших вице-президентах или менеджерах по работе с клиентами и т. Д. Я пытаюсь сказать, что существует так много возможных факторов, влияющих на производительность, что это несомненный вопрос.


Если бы у вас было много времени и денег, вы могли бы измерить сотрудников в компании за год или два, собрав кучу измеримых данных (строки кодов, проверки, встречи, все деловые вещи) вместе с мерой повышение в должности или некоторая субъективная метрика управления и выполнение PCA / PRC для этих данных - это предоставит вам меньший набор факторов, которые улавливают наибольшую дисперсию для генерации метрики, которая коррелирует жесткие данные с мягкой оценкой. это предполагает вашу производительность => производительность работы, которая не всегда соответствует действительности, но это только начало
— spinning_plate

Но чтобы получить достоверную статистическую выборку, вам нужно будет протестировать разработчиков на всех языках и полах, а также в крупных вице-малых компаниях и множестве различных корпоративных культур. Я имел обыкновение проектировать и выполнять статистические исследования и выборку, которая адекватно охватывает возможные факторы, влияющие на данные, это самая сложная часть. В этом случае без однородности, которая позволила бы вам использовать небольшую выборку, размер выборки, который был бы статистически достоверным, был бы намного выше того, что любой разумно мог позволить себе заплатить.
— HLGEM

Да .... Выполнение этого для одной компании не обобщает, потому что это требует субъективной оценки. Оценка руководством одного программиста, вероятно, будет сильно отличаться в разных компаниях
— spinning_plate

1

Я сомневаюсь, что вы не правы, и я думаю, что любой в отрасли анекдотически подтвердил бы, что между программистами и разработчиками есть различия, но я думаю, что проблема гораздо интереснее, чем эта. В статье, на которую вы ссылаетесь, есть интересный момент: вы вряд ли найдете хороший показатель производительности, который соответствует всем определениям разработчика. У 6 архетипов (хорошо, 5, потому что один - шутка) есть разные критерии - рабочая лошадка может производить больше кода, но новатор - нет, потому что он думает о новых, безумных способах сделать что-то. Быть хорошим программистом можно разными путями, и не все согласны с тем, что они собой представляют.

Это, вероятно, относится и к разнице в вашей повседневной работе. Вы можете измерить это, скажем, KLOCs, но это, вероятно, только аспект вашей производительности. Улучшение этого повысит вашу производительность, но важно то, что если ваша метрика / модель производительности не включает факторы, находящиеся вне вашего контроля (например, собрания), но которые сильно коррелируют с вашими факторами (KLOC), вы может

Оригинальные бумажные меры решения проблем на простых, поддающихся количественной оценке головоломок. Это трудно сделать в реальном мире, поэтому вы могли бы использовать теплый и нечеткий подход, чтобы дать себе субъективное суждение (или ваш менеджер) о том, насколько продуктивным вы были в тот день - это, вероятно, будет лучшей мерой, учитывая трудности количественного определения это.

Если вы хотите измерить его самостоятельно, ответ, вероятно, зависит от вас и вашего рабочего места. Сохраняйте журнал в течение нескольких недель, а затем получайте удовольствие от обработки данных. Несколько идей: чтобы ответить на ваш основной вопрос, если вы случайным образом разбиваете данные на два набора и выполняете t-тест, вы можете получить представление о том, существует ли повседневная изменчивость. Вы можете составить свои дни по дням недели и выполнить ANOVA или парные t-тесты, чтобы увидеть, есть ли различия по дням недели.


Не говорите спрашивающему ответить на его собственный вопрос. Он спрашивает, знает ли кто-нибудь, существуют ли исследования. Соответствующего ответа нет, «сделай сам».
— Дэвид Коуден

@ Дэвид Коуден - Он также просит субъективных мнений. Я делаю аналогичный комментарий к ответу HLGEM, что это сложный вопрос и почему не может быть никаких хороших мер. Кроме того, я пытаюсь подчеркнуть, что любое исследование по этому вопросу может не относиться к его конкретной работе. Я не согласен с тем, что это неуместный ответ, потому что он имеет отношение к тому, почему не могут быть исследования повседневной изменчивости.
— spinning_plate

@ spinning-plate Тогда четко заявите. Конечно, комментарий о том, почему не может быть исследований, является действительным, но первая строка вашего ответа: «Измерьте это сами, ответ, вероятно, специфичен для вас и вашего рабочего места». Это просто не кажется очень полезным.
— Дэвид Коуден

Это справедливо ....
— spinning_plate

1

Каждая профессия имеет такую ​​же изменчивость. Кувшины бейсбола бросают прекрасные игры, или тянутся после нескольких подач; Врачи спасают жизни или делают ошибку в хирургии; Комики получают овации или уходят со сцены, чтобы замолчать.

Помимо очевидного: уровень кофеина, количество сна; есть и просто удача. Если ваш коллега задает только правильный вопрос, это может быть ключом к решению проблемы, которая поставила вас в тупик на несколько дней.

В США перед стандартными тестами они дают тот же совет: «выспаться и хорошо позавтракать». Хотя это хороший совет относительно общей производительности, он не гарантирует успеха.

У каждого есть время дня, когда он чувствует себя наиболее продуктивным, или самым артистичным, или самым ясным. К сожалению, это не одно и то же время дня для всех.

Я не понимаю, как зная, что для программистов лучшим 4-часовым блоком является среда с 10:17 до 14:17.


0

Есть простой ответ, зачем заново искать :)

Продуктивность «программиста рабочей лошади» строго пропорциональна хорошему сну , запасам кофеина и отсутствию отвлекающих факторов (включая некоторые семейные вещи)

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.