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.

Река Вивиан
источник
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.

Дэвид Кауден
источник
+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.

HLGEM
источник
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.

spinning_plate
источник
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.

mhoran_psprep
источник
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)

Юсубы
источник