क्या एक ही प्रोग्रामर द्वारा उत्पादकता में दैनिक अंतर के बारे में कोई शोध है?


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सबसे अच्छे प्रोग्रामर की उत्पादकता बनाम सबसे खराब की उत्पादकता के बीच एक विशाल अंतर पर चर्चा करते हुए इंटरनेट पर गतिविधि की बाढ़ आ गई है। इस विषय पर शोध करते समय एक सामान्य Google परिणाम यहां दिया गया है: http://www.devtopics.com/programmer-productivity-the-tenfinity-bactor/

मैं सोच रहा था कि क्या एक ही प्रोग्रामर द्वारा दिन-प्रतिदिन की उत्पादकता में अंतर के बारे में कोई शोध या गंभीर चर्चा की गई है।

मुझे लगता है कि व्यक्तिगत रूप से, इसमें एक बड़ा बदलाव है कि मैं एक दिन में एक दिन में कितना काम कर सकता हूं, इसलिए मैं सोच रहा था कि क्या किसी और को भी ऐसा ही लगता है या उसने कोई शोध किया है।


मैं बुधवार से सप्ताह के अंत तक सबसे अच्छा काम करता हूं, और सोमवार नींद के दुःस्वप्न की तरह है!
सुपरम

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इसे प्रकाशित करें और हम इसकी खोज करेंगे और इसे उत्तर के रूप में पोस्ट करेंगे;)
पीएचडी

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@ नुपुल, लोल! यह हास्यास्पद है, लेकिन इस तरह से मिथकों का जन्म होता है। कोई कुछ कहता है, दूसरे इसे सच के लिए लेते हैं)))
सुपरम

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एक "वर्कहॉर्स प्रोग्रामर" की उत्पादकता एक अच्छी नींद के लिए सख्ती से आनुपातिक है, कैफीन की आपूर्ति और कोई ध्यान भंग (कुछ पारिवारिक चीजों सहित)
यूसुबोव

आप बाल्मर चोटी का जिक्र कर सकते हैं । यह अच्छी तरह से शोध किया गया है और किसी भी कोडर के लिए एक सार्थक लक्ष्य है, लेकिन इसे प्राप्त करना बहुत कठिन है। मैं आपको शुभकामनाएं देता हूं, मेरे बेटे।
ईल

जवाबों:


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मुझे एक अध्ययन मिला जो विशेष रूप से कार्य स्थान पर दिन के आधार पर उत्पादकता में अंतर पर ध्यान केंद्रित करता है। एक सरसरी पढ़ने के बाद, ऐसा लगता है कि अध्ययन से पता चलता है कि दिन के आधार पर दक्षता में भिन्नताएं हैं। एकत्र किए गए आंकड़े सोमवार को सबसे अधिक कार्य-उत्पादक दिन होने की ओर इशारा करते हैं, मंगलवार-गुरुवार बहुत पीछे नहीं हैं, और शुक्रवार को कुशल के रूप में लगभग 2 / 3rds है। शनिवार शुक्रवार का लगभग आधा है और रविवार को मुश्किल से कोई काम किया जाता है।

यह भी इंगित करता है, जैसे कि कई उत्तर हैं, यह मापने के लिए एक बहुत ही मुश्किल बात है क्योंकि इसमें कई टन कारक हैं जो लागू होते हैं। यह अध्ययन कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित क्षेत्रों के लिए भी विशिष्ट नहीं है


+1 - यह दिलचस्प है। बड़े एक्स-कंपनी अध्ययन ऐसे दिखते हैं जैसे वे बस काम कर रहे घंटों को माप रहे हों, लेकिन एकल कंपनी के अध्ययन के लिए कुछ दिलचस्प उपाय हैं।
स्पिनिंग_प्लेट

+1 - मुझे सप्ताह के दिन तक त्रुटि दर के बारे में अनुभाग पसंद है।
विवियन नदी

आपको इस तरह के लेख कहाँ मिलते हैं !!! यह वास्तव में अच्छा है। मैंने इसे अपने किंडल पर काम करने के दौरान पढ़ने के लिए डाउनलोड किया है))
सुपरमू

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मैं यह नहीं देखता कि किसी भी चीज़ को दूरस्थ रूप से वैधानिक रूप से मान्य करना भी कैसे संभव होगा। किसी विशेष दिन में आपको किस प्रकार के कार्य सौंपे जाते हैं, इसके आधार पर बहुत अधिक परिवर्तन होता है। अगर मैं ज्यादातर सरल चीजें कर रहा हूं, तो मैं निश्चित रूप से अधिक निपुण हो सकता हूं, लेकिन जब मैं किसी ऐसी चीज पर काम कर रहा हूं, जिसमें बहुत अधिक शोध की आवश्यकता होती है, तो यह कम प्रगति करता दिखाई देगा। ग्राहक की बैठकों के साथ एक ही बात, आवश्यकताओं को वापस भेजना, अच्छे वाइस गरीब बीए या खाता प्रबंधक, आदि। मैं यह कहना चाह रहा हूं कि उत्पादकता को प्रभावित करने के लिए बहुत सारे संभावित कारक हैं, यह एक अचूक प्रश्न है।


यदि आपके पास बहुत समय और बहुत सारा पैसा था, तो आप मापने योग्य डेटा (कोड्स, चेकइन, मीटिंग, सभी व्यावसायिक सामानों की पंक्तियों) के साथ-साथ एक कंपनी में कर्मचारियों को एक या दो साल के लिए माप सकते हैं। प्रोन्नति या कुछ व्यक्तिपरक प्रबंधन मीट्रिक और उस डेटा पर एक पीसीए / पीआरसी प्रदर्शन करते हैं - यह आपको कारकों का एक छोटा सा सेट प्रदान करेगा जो एक ऐसे मीट्रिक को उत्पन्न करने के लिए सबसे अधिक विचरण को कैप्चर करता है जो हार्ड डेटा का मूल्यांकन सॉफ्ट मूल्यांकनटन के साथ करता है। यह आपकी उत्पादकता मानती है => नौकरी का प्रदर्शन जो हमेशा सच नहीं होता है, लेकिन यह एक शुरुआत है
कताई

लेकिन एक वैध सांख्यिकीय नमूना प्राप्त करने के लिए, आपको सभी भाषाओं और लिंगों और बड़ी उपाध्यक्ष छोटी कंपनियों और विभिन्न कॉर्पोरेट संस्कृतियों का एक समूह में डेवलपर्स का परीक्षण करना होगा। मैंने सांख्यिकीय अध्ययन और नमूना चयन को डिजाइन और प्रदर्शन किया था जो डेटा को प्रभावित करने वाले संभावित कारकों को पर्याप्त रूप से कवर करता है सबसे कठिन हिस्सा है। इस मामले में कोई समरूपता नहीं है जो आपको एक छोटे से नमूने का उपयोग करने की अनुमति देगा, नमूना आकार सांख्यिकीय रूप से मान्य होगा जो किसी को भी भुगतान करने के लिए उचित रूप से वहन कर सकता है।
HLGEM

हां .... एक ही कंपनी के लिए ऐसा करना सामान्य नहीं है क्योंकि यह एक व्यक्तिपरक मूल्यांकन की आवश्यकता है। एक ही प्रोग्रामर का प्रबंधन का मूल्यांकन कंपनियों में बहुत अलग होने की संभावना है
कताई

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मुझे संदेह है कि आप गलत हैं और मुझे लगता है कि उद्योग में किसी ने भी दोनों की पुष्टि की है कि प्रोग्रामर और देवता के बीच भिन्नता है, लेकिन मुझे लगता है कि यह मुद्दा इससे कहीं अधिक दिलचस्प है। आपके द्वारा जोड़ा गया लेख एक दिलचस्प बिंदु लाता है: आप उत्पादकता के एक अच्छे मीट्रिक को खोजने की संभावना नहीं रखते हैं जो एक डेवलपर की सभी परिभाषाओं को फिट करता है। 6 आर्कटाइप्स (ठीक है, 5, क्योंकि एक एक मजाक है) के अलग-अलग मानदंड हैं - वर्कहॉर्स अधिक कोड का उत्पादन कर सकता है, लेकिन नवोन्मेषक इसलिए नहीं करता क्योंकि वह चीजों को करने के लिए नए, पागल तरीके सोच रहा है। एक अच्छा कोडर होने के लिए अलग-अलग रास्ते हैं और हर कोई इससे सहमत नहीं है कि वे क्या हैं।

यह संभवत: आपके दिन से लेकर दिन के कामकाज में भी भिन्नता पर लागू होता है। आप इसे कह सकते हैं, केएलओसी कह सकते हैं, लेकिन यह शायद आपकी उत्पादकता का केवल एक पहलू है। इसमें सुधार करने से आपकी उत्पादकता में सुधार होगा, लेकिन किकर यह है कि यदि आपकी मीट्रिक / उत्पादकता के मॉडल में आपके नियंत्रण से बाहर होने वाले कारक (मीटिंग्स, उदाहरण के लिए) शामिल नहीं हैं, लेकिन जो आपके (KLOCs) कारकों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं, तो आप हो सकता है

मूल कागज उपायों समस्या सरल, मात्रात्मक पहेली पर सुलझाने। वास्तविक दुनिया में ऐसा करना कठिन है, इसलिए आप अपने आप को एक व्यक्तिपरक निर्णय (या अपने प्रबंधक) देने के गर्म और अस्पष्ट दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं कि आप उस दिन कितने उत्पादक थे - यह एक बेहतर उपाय होने की संभावना है, जो कठिनाइयों को बढ़ाता है। इस।

यदि आप इसे स्वयं मापना चाहते हैं, तो उत्तर शायद आपके और आपके कार्यस्थल के लिए विशिष्ट है। कुछ हफ़्ते तक एक लॉग रखें फिर अपने डेटा को कुछ मज़ा दें। कुछ विचार: अपने मूल प्रश्न का उत्तर देने के लिए, यदि आप डेटा को दो सेटों में बेतरतीब ढंग से विभाजित करते हैं और एक टी-टेस्ट करते हैं, तो आप एक विचार प्राप्त कर सकते हैं कि क्या दिन परिवर्तनशीलता का दिन है। आप सप्ताह के दिनों में अपने दिनों को बाल्टी में बदल सकते हैं और यह देखने के लिए कि क्या सप्ताह के दिनों में मतभेद हैं, एक एनोवा या जोड़ीदार टी-परीक्षण कर सकते हैं।


पूछने वाले को अपने ही सवाल का जवाब न दें। वह पूछ रहा है कि क्या किसी को पता है कि पढ़ाई मौजूद है। एक उपयुक्त प्रतिक्रिया नहीं है, "इसे स्वयं करें"।
डेविड काउडेन

@ डेविड काउडन - वे व्यक्तिपरक राय भी पूछ रहे हैं। मैं HLGEM के उत्तर के लिए एक समान टिप्पणी कर रहा हूं कि यह एक कठिन प्रश्न है और क्यों कोई अच्छा उपाय नहीं हो सकता है। इसके अतिरिक्त, मैं एक बिंदु बनाने की कोशिश कर रहा हूं कि इस पर कोई शोध उनके विशेष कार्यस्थल पर लागू नहीं हो सकता है। मैं इससे सहमत नहीं हूं क्योंकि यह एक अनुचित प्रतिक्रिया है क्योंकि यह प्रासंगिक है कि दिन-प्रतिदिन परिवर्तनशीलता पर शोध क्यों नहीं हो सकता है।
स्पिनिंग_प्लेट

@ कताई-थाली फिर स्पष्ट रूप से बताएं। निश्चित रूप से, इस बात पर टिप्पणी क्यों कि वहाँ शोध नहीं हो सकता है, मान्य है, लेकिन आपके उत्तर की पहली पंक्ति है: "इसे स्वयं मापें, उत्तर शायद आपके और आपके कार्यस्थल के लिए विशिष्ट है।" यह सिर्फ बहुत उपयोगी नहीं लगता है।
डेविड काउडन

यह उचित है ....
कताई

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हर पेशे की यही परिवर्तनशीलता होती है। बेसबॉल पिचर्स सही खेल फेंकते हैं, या कुछ पारियों के बाद खींचे जाते हैं; डॉक्टर जीवन बचाते हैं, या सर्जरी में गलती करते हैं; कॉमेडियन को एक स्टैंडिंग ओवेशन मिलता है, या चुप रहने के लिए स्टेज से बाहर निकलते हैं।

स्पष्ट के अलावा: कैफीन का स्तर, नींद की मात्रा; वहाँ भी सिर्फ किस्मत है। यदि आपका सहकर्मी आपसे सही सवाल पूछता है तो यह उस समस्या को हल करने के लिए सुराग हो सकता है जो आपको दिनों के लिए रोक दिया है।

अमेरिका में वे मानकीकृत परीक्षणों से पहले एक ही सलाह देते हैं "भरपूर नींद लें, और अच्छा नाश्ता करें"। जबकि यह सामान्य उत्पादकता के संबंध में अच्छी सलाह है, यह सफलता की गारंटी नहीं देता है।

हर किसी के पास दिन का एक समय होता है, जहां वे सबसे अधिक उत्पादक या सबसे कलात्मक या सबसे स्पष्ट महसूस करते हैं। दुर्भाग्य से यह हर किसी के लिए दिन का समान समय नहीं है।

मुझे नहीं पता कि कैसे प्रोग्रामर के लिए यह जानना कि सबसे अच्छा 4 घंटे का ब्लॉक बुधवार को 10:17 से 14:17 तक स्थानीय मदद करता है।


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एक सरल उत्तर है, पुनः खोज क्यों करें :)

एक "वर्कहॉर्स प्रोग्रामर" की उत्पादकता एक अच्छी नींद के लिए सख्ती से आनुपातिक है , कैफीन की आपूर्ति और कोई विक्षेप (कुछ पारिवारिक चीजों सहित)

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