研发效能度量的出发点虽然很好，但是如何正确、有效的度量却是一个颇有难度的技术活儿。近期围绕如何进行效能度量的讨论不绝于耳，但如何构建度量的体系化框架、如何进行度量指标的选取、如何进行度量分析、如何进行落地运营，却鲜有文章具体阐述。在这一背景下，张乐老师撰写了《研发效能度量核心方法与实践》系列文章，对以往经验进行了总结和提炼，包括以下内容：
1. 效能度量的难点和反模式
2. 效能度量的行业案例和关键原则
3. 效能度量的实践框架和指标体系设计
4. 效能度量的常用分析方法
5. 效能度量的落地实施建议
以上内容将以五篇连载文章的形式发布，共计超过 3 万字，本文是第四篇。
上一篇文章我们详细介绍了研发效能度量的指标体系设计，并给出了度量指标的全景图。度量指标可以很多，但如何用好这些指标才是关键。
正如 Douglas W. Hubbard 在他的畅销书《How to Measure Anything》中所指出的那样，“如果一种度量真的很重要，那是因为它必须对决策和行为产生一些可以想象的影响。”如果我们不能确定一个度量指标可否影响决策，以及如何改变这些决策，那么这种度量就没有价值。
对于度量指标的分析，下面我们介绍一些常用的方法：
1 趋势分析
趋势比绝对值更能说明问题。
在度量研发效能的指标时，随着时间推移的改善趋势会比绝对值更有意义。每个组织、每个部门、每个团队、每个人都有不同的起点和上下文背景，对度量指标的绝对值进行横向比较很可能有失偏颇。针对每个独立的个体来说，度量其随时间推移的变化趋势更能获取到有效的信息。
举个例子，下图是在某个部门中推进研发效能分析时绘制出来的趋势图。可以看到，在 2019 年 7 月份之前，随着时间的推移，交付周期持续处于上升趋势，即交付需求越来越慢。在进行复盘时，当时的管理者识别到了这一问题，虽然大家工作看起来很繁忙（资源利用率很高），但从业务或客户的角度来看，研发效率的体验却在持续下降（流动效率降低）。于是，当时管理者就决定指派专人负责研发效能的诊断分析和提升工作，对交付周期问题直接进行干预，通过一系列改进措施扭转这个趋势。在图中红圈位置是一个转折点，交付周期在 2019 年 8 月之后有了明显下降，说明所采取的干预措施是有效果的，在度量的指导下发现并处理了问题，最终该部门效能得到了提升。
下图是另外一个趋势分析的案例。这个部门核心的点是线上质量，使用缺陷逃逸率指标来进行度量。可以看到从 2019 年 Q2 到 2020 年 Q3，缺陷逃逸率一直处于下行趋势。但更为重要的是，是采取了什么样的措施和实践才达成了这一目标呢？图中的代码评审覆盖率、单元测试数量和通过率的趋势图正是这一问题的答案。可以看到，因为在背后付出了很多质量内建活动的努力，才让线上缺陷逃逸减少的这一目标得以达成。我们通过趋势分析，看到了多个指标之间的关联性，这种关联性分析方法非常有用，我们将在后文中展开说明。
2 下钻分析
下钻分析可以帮助我们从宏观到微观，从表象到根因逐层排查问题，找到影响效能的瓶颈点。常见的下钻分析包括按阶段下钻（针对交付周期类指标）、按聚合维度进行下钻、按在制品进行下钻等。下面我们来看一些例子。锻炼胸肌最好的方法是什么？练胸肌最好的方法[图]单杠怎么练腹肌？单杠腹肌锻炼的方法[图]快步走的正确方法是怎样的？快步走的好处是什么？[图]正宗陈皮是用哪种桔子做的手机绑定的微信号封了怎么解绑一周减肥20斤的方法不节食不运动任督二脉怎么打通(打通小周天的方法)怎么样祛痘(祛痘方法祛痘小窍门)空调怎么样清洗(自己清洗空调的方法)怎么样不射(怎么降低敏感度最有效的方法)
