CN103189857A - 执行“如果...将会怎样”分析 - Google Patents

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M.希基
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Abstract

接收（102）关于多个项目中的项目度量数据和事件发生的信息。基于接收的信息来确定（106）不确定性数据，其中，该不确定性数据表示与活动项目相关联的至少一个度量的概率分布。接收（108）关于用以执行“如果...将会怎样”分析的方案的输入，并且基于该输入执行“如果...将会怎样”分析（110）。

Description

执行“如果...将会怎样”分析
背景技术
在诸如公司、教育组织、政府机构等的企业内，执行各种项目作为企业运营的一部分。此类项目常常被管理者评估以确定其有效性，使得管理者能够识别是否应对未来项目进行改进以及是否应在将来执行某些项目。
附图说明
相对于下图来描述某些实施例：
图1是根据某些实施例的程序的流程图；
图2是根据某些实施例的由“如果...将会怎样（what-if）”分析系统呈现的用户界面表示的示意图；
图3A—3C是图示出根据某些实施例的由“如果...将会怎样”分析系统产生的概率分布的图表；
图4是根据某些实施例的用以估计事件发生的可能性和该事件的可能影响的程序的流程图；
图5是根据某些实施例的不确定性数据处理的流程图；以及
图6是根据某些实施例的“如果...将会怎样”分析系统的方框图。
具体实施方式
可以执行各种项目作为企业运营的一部分，该企业可以是公司、教育组织、政府机构或其他组织。“项目”指的是将由个人或一群个人执行的活动的集合。例如，项目可以是信息技术支持项目、与产品开发有关的项目、与服务递送有关的项目等。各种度量与项目相关联，并且此类度量被用户（例如，项目文件夹（portfolio）管理者）用来评估项目。然而，传统项目选择和最优化技术通常假设与任何特定项目相关联的各种度量是确定性的。结果，传统项目选择和最优化技术在项目文件夹管理者正在考虑哪些项目将选择用于将来执行和/或将对此类项目进行什么改进时可能不会提供相对于项目评估的期望的稳健性水平。
根据某些实施例，提供了“如果...将会怎样”分析系统或技术以允许项目文件夹管理者（或诸如项目设计人员的其他用户）确定相对于项目而言可能将发生什么事件、此类事件的可能影响。该事件可以包括对项目的各种方面的修改。其他事件可以包括项目的添加或项目的去除。
另外，根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统或技术还可以确定项目的不确定性。与项目相关联的不确定性指的是与项目相关联的度量（或多个度量）中的不确定性。与项目相关联的不确定性还指事件中的不确定性。在某些实施方式中，可以将不确定性数据表示为概率分布，其示出相应度量（具有相应的概率）的分布和/或相应事件（具有相应概率）的分布。在某些实施方式中，不确定性数据可以以图形形式呈现。
根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统或技术还可以通过生成响应于事件对不确定性数据的修改的表示来估计事件对不确定性数据的影响。
根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统或技术允许应对项目进行的改进/更改的更稳健的确定，并且还允许要包括在特定文件夹中的项目的更精明选择。由于企业具有允许企业仅支持特定数目的项目的资源， 所以要包括在文件夹中的项目的更精明选择能够使得企业的总体运营更加高效。
基于由“如果...将会怎样”系统或技术产生的结果，可以对与各种项目相关联的风险进行量化。与项目相关联的风险的量化允许项目文件夹管理者选择具有较低风险的项目以包括在文件夹中。例如，两个项目可以涉及相同量的资源的使用，但是响应于某些输入事件，第一项目具有涉及两倍多的资源的0.1%的机会，而第二项目具有涉及两倍多的资源的10%的机会。在此方案中，为了避免有风险的文件夹，项目文件夹管理者可以相比于第二项目选择第一项目，即使第一和第二项目两者都指定了相同量的资源的使用。
在图1中描绘了可以由根据某些实施例的“如果...将会怎样”分析系统中执行的程序。关于项目度量数据（例如，成本数据、时间数据等）和多个项目中的事件的发生的历史信息被“如果...将会怎样”分析系统接收到（在102处）。历史信息涉及已经被企业记录以用于未来分析的过去项目。基于该历史信息，系统确定（在104处）特定类型的事件（例如，供应商失败）在活动项目（其为要分析的当前项目）中发生的可能性以及该特定事件类型对活动项目的影响。此确定可以在稍后执行“如果...将会怎样”分析时使用，其中，用户可以向方案中输入将被考虑用于“如果...将会怎样”分析的事件。
该“如果...将会怎样”分析系统还基于该历史信息来确定（在106处）不确定性数据。该不确定性数据表示与活动项目相关联的至少一个度量和/或事件的概率分布。为了发起“如果...将会怎样”分析的执行，“如果...将会怎样”分析系统接收（在108处）关于用于方案的数据选择的用户输入。例如，用户输入可以包括特定预期事件的参数，其中，示例性参数包括事件类型、事件定时、事件大小等。输入方案的一个特定示例是“如果供应商在我的活动项目中失败会怎么样？” （在这种情况下事件类型将是供应商失败）。替换地，用户输入可以包括关于从历史数据导出的事件类型的参数的选择或取消选择或修改。“方案”一般指的是事件或事件集合，由基于关于此类事件或事件集合的用户输入的信息定义。
响应于接收到的输入方案，“如果...将会怎样”分析系统执行（在110处）“如果...将会怎样”分析以确定在输入方案（在108处接收到）中指定的事件的估计影响（例如，对当前项目的影响和对与不确定性数据有关的概率分布的影响）。可以使用用户界面来示出该影响。
一般地，““如果...将会怎样”方案分析”指的是被执行以便确定响应于给定方案的结果的模拟，所述给定方案是由特定的一组输入参数定义的（例如，新事件、选择/取消选择使用过去项目数据预测的事件、诸如不同资源简档或预算的项目参数等）。
“如果...将会怎样”分析系统允许用户（例如，项目文件夹管理者或其他人员）探索不同方案的后果。项目文件夹管理者可以输入方案的细节。例如，项目文件夹管理者可以输入特定事件，具有其各自的可能性。示例性事件是10%的预算削减，具有50%的可能性。在某些实施方式中，项目文件夹管理者可以改变活动项目的其他参数，诸如度量或不同资源简档的手动估计的值。并且，项目文件夹管理者可以改变从其导出数据的相关项目组。另外，项目文件夹管理者可以从具有关联可能性和时间的活动文件夹添加或去除项目。例如，项目文件夹管理者可以添加新项目，在六个月时间内具有30%的可能性。
然后可以在用户界面中观看该方案的结果，诸如在下面进一步讨论的图2和3中所描绘的那些。基于此，项目文件夹管理者可以进行例如关于用于包括在文件夹中的项目的选择或取消选择的判定。并且，项目设计人员可以使用此信息来告知项目设计。
请注意，如果将一组过去项目的选择视为方案，则还可以将图1中的任务104视为“如果...将会怎样”方案分析。此类“如果...将会怎样”方案分析可以用来帮助找到适当的过去项目以参考何时设计当前项目。
除执行“如果...将会怎样”分析之外，根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统可以（被项目文件夹管理者、项目设计人员或其他用户）用来观看不确定性数据，包括（1）观看项目度量（例如，成本、时间）不确定性、使用来自过去相关项目的数据导出，包括诸如概率分布、置信度极限、风险值等的统计信息；以及（2）观看关于遍及整个项目可能发生的事件的数据，使用过去项目数据导出，包括事件类型、事件的可能性、事件的定时、影响的类型和量值等。
根据某些实施方式，“如果...将会怎样”分析系统提供包括对应于各种项目的元素的用户界面表示。在图2中描绘了示例性用户界面表示200。例如，用户界面表示200可以是图形用户界面（GUI）屏幕。用户界面表示200描绘了对应于各种项目的元素202，其可以是被考虑用于包括在文件夹中的项目。
在图2的示例性用户界面表示200中，描绘了n个项目（项目1至项目n）。用户界面表示200的项目202中的每一个与项目水平事件信息204相关联，根据某些实施方式，其可以采取表格的形式（或者替换地，采取图形形式）。在图2中示出了表格204中的一个的示例性细节，其中，此类表格具有关于事件（或事件类型）的第一列、关于事件可能性（或事件类型）的第二列、指示事件或事件类型对相应项目202的影响类型（该影响类型对应于项目的某个度量，诸如成本、持续时间、资源或任何其他可测量特征）的第三列以及具有百分比值的第四列，该百分比值表示由于各事件或事件类型而引起的相应项目202的相关度量的估计变化（其中，向上箭头意指相应百分比的增加，而向下箭头表示相应百分比的减小）。请注意，每个事件或事件类型可以对多个项目度量具有影响。例如，范围变化事件可以对资源、预算和持续时间具有影响。在这种情况下，例如可以存在用于列1和2的每行的列3和4的三个子行。
在某些示例中，第四列中的百分比值可以指示响应于相应事件的资源使用的预期变化。图2的示例性表格中所示的示例性事件类型包括“成本超支”、“供应商失败”、“范围变化”和“预算削减”（虽然对事件类型的特定示例进行参考，但应注意的是其他实施方式可以使用其他事件类型）。图2中的表格还包括用户可选择的方框206。方框206（用“X”指示）的选择指示项目文件夹管理者对使用相应的事件类型来执行“如果...将会怎样”分析感兴趣，而方框206的取消选择（用“X”的缺失指示）意指项目文件夹管理者不再对使用相应事件来执行“如果...将会怎样”分析感兴趣。
项目水平事件信息204还可以包括关于事件定时的信息，诸如在附加列中。例如，事件定时可以指定供应商失败可能进入项目中六个月。
系统最初从过去项目导出项目水平事件信息204。作为方案输入的一部分，用户可以手动地添加或编辑事件。替换地，用户可以恢复至从过去项目导出的默认信息。用户还可以保存不同的方案。
用户界面还可以指示事件是从过去数据导出的还是由用户手动输入。例如，这可以通过使用附加列或通过某个其他类型的指示符（例如，分配给各行的不同色彩或阴影）的使用来指示。
注意，可以存在用于每个事件类型的不止一个条目（行）。例如，一个条目可以从过去数据导出，而其他条目被手动地输入。用于每个事件类型的多个条目还可以指示不同时间的该事件类型的可能性和影响—在这种情况下，可以选择同一类型的多个事件。在其他情况下，不选择同一类型的多个事件，因为其表示冲突的方案（或者冲突方案的用户界面警告）。
作为“如果...将会怎样”方案输入的一部分，在图2中，用户还可以选择和取消选择用于包括在文件夹中的项目202中的相应一些。这由复选标记208或其缺失来指示，其与用于项目的选择/取消选择的用户可选元素相关联。相应项目表示中的复选标记208的存在意指相应的项目被选择为包括在文件夹中，而相应项目表示202中的复选标记208的不存在意指相应项目未被选择为包括在文件夹中。由项目文件夹管理者进行的相应项目的选择/取消选择可以基于与项目202相关联的相应表格204的内容。
另外，来自系统的其他输出（诸如图3A—3C中所示）还可以用来告知项目的选择/取消选择。作为示例，此类其他输出可以指示关于由概率分布、置信度极限或其他统计度量表示的项目或文件夹度量的不确定性。
如上所述，根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统能够产生关于项目或文件夹度量的不确定性数据，其可以采取概率分布的形式，诸如在图3A—3C中所描绘的那些。注意，图3A—3C中所描绘的输出适用于单独项目或项目的文件夹。可以将图3A—3C中所描绘的度量视为关键性能指标（KPI）。图3A示出了第一度量：递送时间的概率分布。图3A的图表示出了作为递送时间的函数来表示可能性的曲线302（曲线302指示哪个递送时间比其他的更有可能）。可能性被表示为概率（百分比值）。
图3示出了作为时间的函数的成本。随时间推移的成本被表示为概率密度304，其描绘了项目或项目文件夹随时间推移的可能成本。概率密度304中的不同阴影或色彩表示不同的概率（百分比值）。在图3B的示例中，概率密度304指示用于执行项目的增加的时间一般与增加成本相关联。
图3B可以示出例如项目在其寿命内的估计支出。（采取正态分布，估计支出将是随着时间增加而穿过概率密度的中心的线）。如所预期的，估计支出通常将随着项目被实现而增加。还显示的是估计成本的不确定性随着时间的增加而增加，用概率密度随时间增加的更大展度指示。
图3C是用替换表示来描绘图3B的成本的概率密度的三维图表306。该概率被映射到图3C的图表的垂直轴（可能性），而时间被映射到图表的水平轴且成本被映射到第三（z）轴。
在没有对事件的任何参考的情况下仅仅观察项目度量（诸如在图3A—3C等中描绘的概率分布）的不确定性可能是有益的。基于关于项目度量的不确定性的数据，项目文件夹管理者可以进行例如关于用于包括在文件夹中的项目的选择或取消选择的判定。并且，项目管理者可以使用此信息来告知项目规划。
项目文件夹管理者可以响应于特定项目中的事件（或多个事件）的发生使用根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统来确定对某些度量的概率分布的影响。基于对概率分布的修改，项目文件夹管理者可以进行例如关于用于包括在文件夹中的项目的选择或取消选择的判定。替换地，项目文件夹管理者可以响应于此类事件而采取措施以缓解与特定项目相关联的风险。
根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统的输出允许项目文件夹管理者观看可能对项目文件夹有影响的事件以及该事件将发生的可能性有多大及其对关键性能指标的可能影响。经由诸如图2中的用户界面，项目文件夹管理者输入方案的细节。例如，项目文件夹管理者可以输入特定事件，具有其各自的可能性。示例性事件是10%的预算削减，具有50%的可能性。并且，项目文件夹管理者可以输入关于事件的定时的信息（例如，事件可能在三个月内发生）。并且，项目文件夹管理者可以添加或去除具有关联可能性和时间的项目。例如，项目文件夹管理者可以添加新项目，在六个月时间内具有30%的可能性，并且能够观看添加此类项目的结果。同样地，还可以确定去除项目的结果。
图4是根据某些实施方式的确定在活动项目中发生的事件的估计可能性以及事件对活动项目的可能影响（对应于图1中的任务104）的流程图。图4描绘了存储关于各种项目的信息的项目数据库402，包括过去项目以及将被考虑用于包括在文件夹中的当前（活动）项目。
每个项目与项目持续时间相关联。此类项目的项目持续时间被分成许多时间段{t1, t2, … tq}，每个具有特定长度（例如、几天、几个星期、几个月、几个季度、几年等）。然而，时间段{t1, t2, … tq}中的每一个的长度可根据用户的判断来配置。时间段 t1是项目的第一时间段，并且tq是项目的最后时间段（或者最后计划时间段，如果项目未完成的话）。注意，q对于不同的项目而言可以是不同的，因为总项目持续时间可以改变。此外，每个项目包括许多阶段，可以对其进行配置（例如，要求、发展、测试等），并且可以使每个阶段与许多时间段相关联。
可以将项目的事件记录在日志中且与项目数据库402中的项目相关联。事件包括关于事件的信息，诸如事件类型（例如，供应商失败、范围变化、预算削减等）和时间的定时（例如，事件开始时的项目阶段和/或项目寿命中的时间段），并且可能有描述事件的其他信息，诸如事件的量值、事件的持续时间以及该量值如何随时间推移而变。
事件还可以包括关于该事件对项目的影响的信息，例如，事件如何改变用于项目的度量值。该信息可以包括影响的类型（通常为诸如成本、时间或持续时间的项目度量）和影响的大小—例如，相对于度量的当前值的影响（例如，达到40%）。注意，一个事件可以对多个度量具有影响，因此，该事件可以与多个影响类型—大小对相关联。可以存在关于影响的持续时间的附加信息、影响的定时或者甚至该量值如何随时间推移而变。
如图4中进一步所示，从项目数据库402中选择当前（活动）项目（在404处）以用于考虑。针对每个所选项目（在404处），“如果...将会怎样”分析系统基于与过去项目相关联的信息估计事件类型可能性和事件的可能影响（在406处）。任务406与在表示任务406的方框内所示的各种子任务相关联。
识别类似项目（在408处）。类似项目的识别可以基于预定义标准（或多个预定义标准）。例如，相似性引擎可以使用预定义标准（或多个预定义标准）来找到类似项目。在某些示例中，可以使用如在2010年4月9日提交的题为“Method and System for Comparing and Locating Projects”的PCT申请号PCT/US10/30518中描述的项目相似性机制来找到类似项目。在某些示例中，为了保证所识别项目实际上类似于所选项目，可以将所识别类似项目呈现给用户以供用户确认。用户然后可以提供关于所识别类似项目中的哪些实际上类似的反馈。
在替换示例中，作为使用相似性引擎来找到类似项目的替代，可以基于用户的手动输入来识别类似项目。
检索所识别类似项目的事件（在410处），其中，与此类所检索事件相关联的信息包括事件类型、影响和影响的量值。在某些示例中，根据诸如定时、项目相似性分数和/或其他因素之类的因素对类似项目的检索事件进行加权（在412处）。例如，可以对在来自活动项目（在404处所选的项目）的考虑中的阶段相同的项目阶段（例如要求、开发或测试）中发生的事件比来自不同阶段的那些更重地加权。替换地或另外，可以对在与活动项目的考虑中的该时间段类似的时间段中发生的事件比在不那么类似的时间段中发生的事件更重地加权。在其他示例中，不存在此类有区别加权。针对每个事件类型，“如果...将会怎样”分析系统估计（在414处）在当前、活动项目（在404处选择）中发生的事件类型（在414处）的可能性。并且，针对每个事件类型，“如果...将会怎样”分析系统估计（在416处）事件类型对活动项目的可能影响。下面更详细地描述任务412—416。
针对活动项目proja（在404处选择）中的每个时间段td，从当前时间段至最后时间段tq，“如果...将会怎样”分析系统可以对在该时间段td发生的每个事件类型的可能性进行评分，并且估计该事件类型对活动项目proja将具有的影响。下面给出这针对给定时间段td如何完成的示例。
针对类似于活动项目（如在408处识别）的每个类似项目projs，确定时间段tb，其将类似项目projs中的类似阶段表示为活动项目proja的时间段td。以下是这如何可以完成的示例；
Figure 340294DEST_PATH_IMAGE001
其中，b是类似项目projs中的时间段的指数，d是活动项目proja中的时间段的指数，qa是proja中的时间段的数目，qs是类似项目projs中的时间段的数目。所计算的指数b被用来将被视为处于类似阶段的类似项目projs的时间段tb识别为活动项目proja中的时间段td。
在某些示例中，可以提供用户反馈以确认tb确实将projs中的类似阶段表示为活动项目proja的时间段td。
针对每个类似项目projs，考虑接近于tb的时间窗。在本示例中，考虑在时间上从tb向后伸展的n个时间段（T1…Tn）的时间窗，其中，T1是最近时段且Tn是最远时段。替换地，考虑其中tb落在在时间上从tb向后伸展的窗口或时间窗内部的时间窗。
窗口中的每个时间段Ti与权值wi相关联，其中，权值对于更接近tb的时间段而言更大。在图4中的412处执行使权值关联。在某些示例中，权值对于更近的时间段而言更大，wi > wi+1，其在事件可能性和事件影响的评分两者中，用于支持相比于更远溯到过去发生的那些而言在更近时间段内发生的事件。例如，
w i  = 1/i,   i=1...n。
来自类似项目（在408处识别）的事件根据其落在的窗口中的哪个时间段T1 ...Tn被编组，使得事件的总集是：
E = {E(T 1 ), E(T 2 ) … , E(T n )},
其中，E(T i )表示在时间段Ti中发生的事件。E(T i ) = {e i1 , e i2 , …,  }，其中，pi是时间段Ti中的事件的数目。
这是一组事件类型，C = {c 1 , .. c m }，其在类似项目的时间窗中发生，并且对于窗口的每个时段Ti而言，存在事件类型的子集C(T i ) =  {c i1 , c i2 , … }。时间段Ti中的每个事件eij具有事件类型
Figure 23397DEST_PATH_IMAGE003
；影响类型
Figure 832959DEST_PATH_IMAGE004
和影响值
Figure 604606DEST_PATH_IMAGE005
。
因此，对于活动项目中的给定时间段Ti而言，在接收信息的多个项目中的每一个的相应给定时间段Ti中存在事件。为了计算在时间段Ti中发生的特定事件的可能性，并且为了计算特定事件在时间段Ti中对项目的可能影响，考虑来自时间段Ti的事件。
针对活动项目（proja）中的每个所考虑时间段td且针对每个事件类型cx，执行以下计算。首先，例如使用等式1基于来自过去项目的数据来计算在该时间段中发生的事件类型cx的可能性：
Figure 617561DEST_PATH_IMAGE006
,                          (等式1)
其中，f ix 是c x 在类似项目中的给定时间段Ti内发生的次数，n是时间窗中的时间段的数目，并且r是类似项目的数目。注意，以此为例，针对任何类似项目，如果在时间窗中存在同一类型的不止一个事件，则仅计数一个（例如，Ti中的具有最低i的那个）。
其次，例如使用等式2基于来自过去项目的数据来计算时间td处的事件类型cx的可能影响。为了简单起见，本示例假设仅存在用于事件类型的一个类型的影响。  
Figure 500066DEST_PATH_IMAGE007
,                 (等式2)
其中，对于种类cx的所有事件e ij 而言h ij =  （影响值），h ij =0，否则， f ix ＝c x 在Ti中发生的次数，并且pi是时间段Ti中的事件的数目。
作为替换， 或者除上述—使用来自过去类似项目的数据，计算事件类型cx在活动项目中的任何时间段内发生的可能性和相应的影响。作为另一替换或者除上述之外，使用来自过去类似项目的数据，计算从活动项目中的当前时间至项目结束发生的事件类型cx的可能性以及相应的影响。
如图4中进一步所示，“如果...将会怎样”分析系统将关于从过去数据导出的事件类型可能性和可能影响的信息与用于项目的手动输入事件（如果有的话，在420处接收到）组合（在418处）。还可以将组合信息分类。可以提供该组合信息作为图2中所示的项目水平事件信息204。
可以选择附加活动项目（在404处）并重复406的计算。
假设“如果...将会怎样”系统将用于跨文件夹的所有项目的信息聚合（在422处）。将此类信息与手动输入的文件夹水平事件（在“如果...将会怎样”分析中输入）组合并作为事件、其可能性和影响的文件夹水平视图呈现给用户，诸如以图2中所描绘的形式。
除前述之外，根据某些实施方式的“如果...将会怎样”分析系统还可以收集和聚合不确定性数据。在某些示例中，不确定数据可以像允许用于某些度量的范围的输入（由用户）那样简单。替换地，可以通过将实际度量数据与估计度量数据相比较而由“如果...将会怎样”分析系统从过去项目挖掘不确定性数据。
如图5中所示，从过去项目接收（在502处）实际度量数据和估计的度量数据。实际和估计的度量数据对应于项目执行期间的各种时间。可以将每个项目分成时间段，例如几天、几个星期、几个月、几个季度、几年等：t＝0... n，其中，t＝0是在项目开始之前，t＝1是项目的第一时间段，并且t＝n是项目的最后时间段。
可以假设相同时间间隔被用于所有项目和所有时间；如果情况不是这样，则执行某些处理以获得一致的数据集。还可以假设过去项目具有n个时间段的相同持续时间；替换地，过去项目的持续时间不必是相同的。
针对每个项目q，在给定时间τ，存在向量ye q (τ)，其包含用于项目中的许多时间段中的每一个的度量y的估计：
ye q (τ)= ye qτ +1 , ye qτ+2 , … ye qn ,
其中，ye qt 是在时间段t处用于项目q中的度量y的估计。
估计向量ye q (τ)是在项目q的执行期间在特定时间τ处进行的未来估计的快照（snapshot）。可以在项目执行期间例如由项目管理者来更新估计，并且这被新向量ye q (τ)记录。实际上，可以存在在不同时间τ估计的多个估计向量。可以针对给定计算选择此类估计向量中的一个。元素ye qt 可以包含多个信息片，包括估计（或平均估计）；范围的上和下值；和/或关于估计分布的任何其他细节。
为了简单起见，下面假设仅存在一个估计向量，包含在项目开始之前进行的估计，并且估计度量数据向量ye qt 的每个元素是简单估计：
ye q  = ye q (τ =0) = ye q1 , ye q2 , … ye qn 。
在某些示例中，可以由项目文件夹管理者在规划称为项目q的新项目时提供用于度量的估计未来值的输入。在将来时间段上用于项目q 的每个度量y的估计值为:
ye q  = ye q1 , ye q2 , … ye qn , 其中 t=1 ... n。
在某些示例中，针对项目中的特定时间段处的特定度量y来定义范围，例如提供最低可能值ye l qt 和最高可能值ye h qt 的估计。例如，在进入项目2个月时，估计成本在$4k和$6k之间，并且在进入项目6个月时，估计成本在$20k和$30k之间。最简单情况是其中用户仅输入用于y的终值的范围。
使μye qt 为时间t处的用于项目q的度量y的估计范围（例如，由用户输入的范围）的平均值：
μye qt  = (ye l qt  + ye h qt )/2。
然后ye qt  = μye qt ，并且如所讨论地构造向量ye q 。
另外，针对每个项目q和每个度量y，存在实际数据的向量ya q ，其包含项目中的每个n时间段处的值：
ya q = ya q1 , ya q2 , … ya qn
接下来，“如果...将会怎样”分析系统计算（在504处）实际度量数据与估计度量数据之间的差。参数y’ qt 被定义为项目q中的给定时间段t中的用于度量y的实际和估计值之间的差的度量；例如，这可以是用下式计算的相对差：
y’ qt  = (ya qt - ye qt )/ ye qt ,
其中，y’ qt 对于低估而言是正的且对于高估而言是负的。
例如，如果度量估计（ye qt ）是100，但是实际度量数据（ya qt ）是110，y’ qt  = 0.1。
在给定时间段t中，向量y’ t 表示用于所有项目q的度量y的实际和估计值之间的差异：
y’ t  = y’ 1t , y’ 2t , … y’ zt,    其中q = 1 ... z。
针对全部的n个时间段，针对每个度量y，在实际和估计度量值之间存在差异矩阵：
y’= y’ 1 , y’ 2 , … y’ n 。
简单情况是其中在所有项目中只有用于y的终值的估计是可用：
y’= y’ n 。
还接收用于度量y的当前估计（在505处）。
接下来，针对活动项目中的给定度量y计算（在506处）概率分布。针对来自活动项目的给定度量y，在给定时间段t，确定估计的分布，其可以在图表中绘图，诸如图3A—3C中所示的那些。
在某些示例中采取正态分布，并且可以使用概率密度函数f(x)：
Figure 608148DEST_PATH_IMAGE009
其中，x = y，μ是用于y的样本数据的平均值，σ 2 是方差。
针对标准正态分布，μ = 0且σ 2  = 1，使得
Figure 108399DEST_PATH_IMAGE010
。
可以从手动输入范围估计或根据关于过去项目的数据导出概率分布和诸如置信间隔的相关度量。下面提出某些示例。
确定概率分布的第一技术通过基于来自过去类似项目的实际和估计数据之间的差异来调整当前估计（在505处接收到）而找到用于活动项目的新估计。识别与正在执行/规划的那个（项目p）类似的项目。
针对每个度量y，从过去项目获得估计准确度y’（参见上面的y’ 的定义）。
针对项目p的当前时间段t且针对每个度量y，选择包含用于过去项目的实际和估计数据之间的差异的矩阵y’。在存在用于任何给定过去项目的多个估计（例如，在项目开始时进行并稍后在项目的执行期间更新的估计）的情况下，构造矩阵y'，使得其基于最适当的估计，例如以与活动项目p的时间段类似的时间段中进行的那些。
识别向量，其为yp’，对应于这些类似项目的矩阵y’的子集。
确定来自过去类似项目的同一估计差异将对用于当前项目的估计具有的影响。例如：
yp’’ qt  = ye pt  (1 + yp’ qt ),
其中，yp’ q 是时间t处的过去类似项目q的高估或低估，ye pt 是用于活动项目p的时间t处的度量y的初始估计值，yp’’ qt 是用来自过去类似项目q的结果调整的度量y的新估计值。
其中，如果对于项目p而言，用于时间t处的y的估计（ye pt ）是100，但存在将用于时间t处的y的值低估10%和20%的两个过去类似项目，则
yp’ 1t  = 0.1,
yp’ 2t  = 0.2,
yp’’ 1t  = 110,
yp’’ 1t  = 120。
新矩阵yp’’被构造成表示从关于过去类似项目的数据导出的估计的展度：
yp’’=  yp’’ 1 , yp’’ 2 , … yp’’ n ,
yp’’ t   = yp’’ 1t  .. yp’’ rt ,
其中，yp’ qt 是上文定义的，t＝1... n时间段，并且q＝1... r个过去项目，类似于项目p。
一旦存在估计的展度，则可以导出用于每个时间段t的概率分布。使 
Figure 529016DEST_PATH_IMAGE011
 为平均值yp’’ t  ,
Figure 313170DEST_PATH_IMAGE012
  ，并且使yp’’ t 的方差为与平均值的平方偏差的和除以类似项目的数目r。
替换地，使用样本标准偏差
Figure 414167DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 638475DEST_PATH_IMAGE015
是样本（即yp’’ t ）且
Figure 513022DEST_PATH_IMAGE016
是样本的平均值（即
Figure 797372DEST_PATH_IMAGE016
 = 
Figure 583801DEST_PATH_IMAGE017
）。此修正（N-1而不是N的使用）被称为贝塞尔修正。用于此修正的原因是s 2是用于底层全体（underlying population）的方差σ2的无偏估计式，如果该方差存在且用替换独立地提取样本值的话。然而，s不是用于标准偏差σ的无偏估计式；其趋向于低估总体标准偏差。
然后标准平均误差（SEM）是：
Figure 611799DEST_PATH_IMAGE018
。
为了确定置信度极限（在其内可以找到正态分布中的给定百分比的观察的极限），可以使用以下等式：
Figure 855699DEST_PATH_IMAGE019
其中，C = C95 = 1.96（95%置信度极限），C = C99 = 2.576（99%置信度极限），或者C = C90 = 1.645（90%置信度极限）。
可以在用于项目度量的估计是范围的情况下使用的确定概率分布的第二技术采取用于给定度量的正态分布，并且输入的范围是95%置信度极限，并且这用来找到方差σ 2。提供了平均值和方差，并且可以对任何给定时间的概率分布进行绘图。
如果存在来自过去项目的数据，则可以应用使用该范围的平均值作为用于活动项目的估计的第一技术。对结果得到的分布进行绘图，并计算新置信度极限且与来自初始估计的那些相比较。
确定概率分布的第三技术估计在给定时间在活动项目中发生的事件类型的概率及其影响。使μ为由用户输入的度量y的范围的平均值，μ= (y l  + y h )/2。
并且，使P x 为在给定时间发生的第x事件类型的概率（例如，由等式1定义）：0<=P x <=1。另外，使I xy 为第x事件类型对第y度量的影响（例如，参见等式2），归一化使得：-1<=I x <=1。
参数μ’是度量y的新平均值，给定来自过去项目的事件数据，例如，其可以由诸如以下的等式来计算：
Figure 858421DEST_PATH_IMAGE020
其中如果I xy  =0，则g x =0，并且否则 g x =1。
给定来自过去项目的事件数据，可以用诸如以下的等式来计算y的方差：
Figure 758244DEST_PATH_IMAGE021
。
由此，可以计算概率分布和置信度极限（以与第一技术类似的方式）。可以将使用过去项目的知识的这些结果与其中仅存在手动估计的结果相比较。
如在图5中进一步描绘的，在已在504处确定概率之后，确定响应于特定事件的对概率分布的影响（在508处）。一个示例性事件可以是供应商失败以40%的概率在三个月时间内发生。与上文所讨论的技术类似，通过看在类似时间来自过去类似项目的该事件类型来识别事件的可能影响。事件在给定时间具有影响类型和影响值。例如，在t＝3个约时间内ye t  = ye t (1+i)，具有概率0.4。
在从t向前伸展的时间段处将存在多个影响值（除非假设影响值对于从t开始向前伸展的所有时间段而言是相同的）。
可以基于新估计来计算新分布。显示此类新分布的一个方式是在旧概率分布上叠加新分布。替换地，可以显示来自具有类似事件的过去项目的实际度量数据。
图6描绘了计算机系统600的示例，其可以被实现为单个计算机节点或分布式环境中的多个计算机节点。计算机系统600包括“如果...将会怎样”分析模块602，其能够执行上文所讨论的各种任务，诸如图1、4和5的那些。另外，“如果...将会怎样”分析系统602能够调用项目相似性引擎604的执行以便找到与活动项目类似的项目（例如，图4中的任务408）。
可以将“如果...将会怎样”分析模块602和项目相似性引擎604实现为可在处理器（或多个处理器）606上执行的机器可读指令。处理器606被连接到存储介质608，其存储项目数据库402（其存储项目的信息）以及“如果...将会怎样”分析的结果612。
模块602和604的机器可读指令被加载以用于在处理器（或多个处理器）上的执行。处理器可以包括微处理器、微控制器、处理器模块和/或子系统、可编程集成电路、可编程门阵列或另一控制或计算设备。
数据和指令被存储在各存储设备中，其被实现为一个或多个计算机可读或机器可读存储介质。存储介质包括不同形式的存储器，包括诸如动态或静态随机存取存储器（DRAM或SRAM）、可擦可编程只读存储器（EPROM）、电可擦可编程只读存储器（EEPROM）和闪速存储器的半导体存储器设备；诸如固定盘、软盘和可移动盘的磁盘；包括磁带的其他磁介质；诸如压缩盘（CD）或数字视频盘（DVD）的光学介质；或其他类型的存储设备。注意，可以在计算机可读或机器可读存储介质上提供上文所讨论的指令，或者替换地，可以在分布在具有可能多个节点的大型系统中的多个计算机可读或机器可读存储介质上提供。此类计算机可读或机器可读存储介质或多个此类计算机可读或机器可读存储介质被视为物品（或制品）的一部分。物品或制品可以指的是任何制造的单个部件或多个部件。
在前述描述中，阐述了许多细节以提供对本文中公开的主题的理解。然而，可以在没有这些细节中的某些或全部的情况下实施该实施方式。其他实施方式可以包括来自上文所讨论的细节的修改和变更。意图在于所附权利要求覆盖此类修改和变更。

Claims (15)

1. 一种方法，包括：
由计算机系统接收（102）关于项目度量数据和多个项目中的事件的发生的信息；
由计算机系统基于接收的信息来确定（106）不确定性数据，其中，该不确定性数据表示与活动项目相关联的至少一个度量的概率分布；
由计算机系统接收（108）关于用以执行“如果...将会怎样”分析的方案的输入；以及
基于该输入，由计算机系统来执行（110）“如果...将会怎样”分析以确定在输入方案中指定的特定事件对活动项目和对不确定性数据的估计影响。
2. 权利要求1的方法，还包括：
针对活动项目中的给定时间段，识别接收信息的所述多个项目中的每一个的相应给定时间段中的事件；以及
基于所述多个项目中的每一个的相应给定时间段中的所识别事件来确定特定事件发生的可能性和特定事件的可能影响。
3. 权利要求2的方法，其中，所述特定事件是特定类型的，并且其中，识别事件包括识别所述多个项目中的每一个的相应给定时间段中的特定类型的事件。
4. 权利要求3的方法，其中，确定特定事件在活动项目的给定时间段中发生的可能性包括基于特定类型的事件在所述多个项目的给定时间段中发生的总次数来确定特定事件发生的可能性。
5. 权利要求3的方法，其中，确定特定事件在给定时间段中对活动项目的可能影响是基于与所述多个项目的给定时间段中的特定类型的事件相关联的影响值。
6. 权利要求1的方法，其中，确定不确定性数据是基于计算接收信息的多个项目中的至少一个度量的实际值和估计值之间的差。
7. 权利要求6的方法，还包括：
提供表示用于多个项目的所述至少一个度量的估计值的第一向量；
提供表示用于所述多个项目的所述至少一个度量的实际值的第二向量；
基于第一和第二向量之间的差来计算结果向量，其中，结果向量包含对应于所述多个项目中的至少一个度量的实际值与估计值之间的差的值。
8. 权利要求7的方法，其中，第一向量表示所述多个项目的给定时间段中的所述至少一个度量的估计值，并且第二向量表示所述多个项目的给定时间段中的所述至少一个度量的实际值。
9. 权利要求1的方法，还包括在用户界面中呈现概率分布的图表。
10. 一种包括存储指令的至少一个计算机可读存储介质的制品，该指令在执行时促使计算机系统：
针对活动项目，识别（408）与活动项目有关的多个过去项目；
基于与所述多个过去项目相关联的信息来计算（414、416）特定事件类型的发生的可能性和特定事件类型的可能影响；
基于与所述多个过去项目相关联的信息来计算（506）与活动项目的至少一个度量有关的不确定性数据；以及
作为“如果...将会怎样”分析的一部分，估计（508）如在输入方案中指定的特定事件类型对不确定性数据的影响。
11. 权利要求10的制品，其中，该指令在被执行时促使计算机系统进一步：
生成包括对应于多个活动项目的元素的用户界面表示，其中，该用户界面表示还包括与特定事件类型对多个活动项目中的每一个的可能影响有关的信息。
12. 权利要求11的制品，其中，该用户界面表示还包括与多个活动项目相对应的用户可选择元素，其中，该指令在执行时促使计算机系统进一步：
接收相应用户可选择元素的选择或取消选择，其基于与特定事件类型对多个活动项目中的每一个的可能影响有关的信息来指示多个活动项目中的哪些已被用户选择成包括在文件夹中。
13. 权利要求10的制品，其中，特定事件类型是用户输入方案的一部分，并且其中，用户输入方案是通过其中用户能够选择或取消选择事件或手动地添加或编辑事件的用户界面提供的。
14. 权利要求10的制品，其中，计算不确定性数据包括计算概率分布。
15. 一种计算机系统，包括：
存储介质（608），用以存储关于多个过去项目的信息，其中，该信息包括每个过去项目中的多个事件；以及
至少一个处理器（606），其被配置成：
基于每个过去项目的特定时间段中的过去项目的事件，确定特定事件在活动项目的特定时间段内发生的可能性以及该特定事件在特定时间段中对活动项目的可能影响；
基于过去项目的估计度量数据和实际度量数据之间的差来确定不确定性数据，其中，该不确定性数据表示与活动项目相关联的至少一个度量的概率分布；
确定输入方案中的特定事件对概率分布的估计影响作为“如果...将会怎样”分析的一部分；以及
基于估计的影响来生成已修改的概率分布。
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