项目管理中的数据分析技术（二）
在项目管理活动中，至少包括以下17种数据分析技术。根据遇到的问题类型，我们可以有针对性的选择合适的技术来处理。
（续）
回归分析
回归分析是衡量一个项目成果和一个或多个独立变量之间关系的方法。使用回归分析可以对项目成果和各独立变量之间的关系走势及绩效表现进行预测。
比如，我们假定客户对某项服务的满意度是与从事该项服务的人员的工作年限有关，那我们就可以统计工作年限由小到大的人员接到投诉的次数，如果假设是正确的，投诉次数会随着工作年限的增加而降低，呈线性回归的关系，我们可以使用Excel的散点图和趋势线工具验证这一点。
储备分析
所谓的储备是我们在制定计划时在进度和成本上预先给定的一个合理的余量。随着项目的进展，我们需要根据项目进度超前还是落后来考虑是释放一部分余量还是要保有甚至再增加一些余量。
根本原因分析
作为一个GJB5000的实践者，根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）是GJB5000A 五级的关键过程域。它通过分析问题产生的根本原因，以完成对问题的纠正和预防。根本原因分析通常会使用鱼骨图来获取问题的影响因子，使用“5个为什么”方法来找到根本原因。此技术原则上可用于各种项目问题，但结合成本收益分析，一般只针对比较重大的问题使用，且最好分步进行。
敏感性分析
敏感性分析可用来表示一个输入的不同是怎样影响特定的一个输出的。在项目中通常会在需要识别对成本偏差和进度偏差产生最大影响的变量时使用。
相关方分析
相关方分析，顾名思义，就是用来管理利益相关方的。通过收集相关方的信息，结合其参与项目的紧密程度、对项目成果的影响程度，加强其对项目的正面影响，减弱其对项目的负面影响。
SWOT分析
SWOT分别代表优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁（Threat）。该方法通常用于项目是否立项的论证。
技术绩效分析
技术绩效分析是将计划技术成果和实际技术成果进行比较，以此来衡量项目的进展。
偏差分析
作为GJB5000的实践者，偏差分析是最为常用的数据分析技术。偏差分析就是对计划值和实际值进行比较，对二者的偏差进行分析。常见的偏差分析包括规模偏差、进度偏差、工作量偏差、成本偏差等。
假设情景分析
假设情景分析是假设某些因素会发生变化，以预测它们对项目目标的影响。假设情景分析主要用在对项目进度或预算的影响分析上。
比如，如果对进度计划使用假设情景分析，会考虑以下情况：
分析增加、减少或改变资源对进度的影响。
分析项目范围变更对进度的影响。
分析一旦某些风险发生对进度的影响。
以上就是项目管理中常用的数据分析技术。这些技术都适用于一个或多个项目问题，作为项目管理者，要能够根据实际问题选择正确的技术使用。
这正是：
分析技术有很多，各有应用其场合
吸收学习和理解，该到用时会选择
参考书目：活用PMBOK指南：项目管理实战技术，作者：[美]辛西娅·斯奈德·迪奥尼西奥，译者：薛蓓燕，骆庆中，出版社：电子工业出版社