Анализ потока задач по истории статусов
Посчитать lead time, cycle time и WIP по согласованным определениям, выявить незавершённые наблюдения.
Методика и примеры
Анализ потока задач по истории статусов
Сортирует историю каждогоID, считаетlead/cycle time и интервалы статусов. Незавершённое наблюдение цензурировано наasOf и явно отделено от завершённых задач.
Входные данные примера
Основной источник
[
{
"id": "A",
"status": "todo",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z"
},
{
"id": "A",
"status": "doing",
"time": "2026-01-02T00:00:00Z"
},
{
"id": "A",
"status": "done",
"time": "2026-01-04T00:00:00Z"
},
{
"id": "B",
"status": "todo",
"time": "2026-01-02T00:00:00Z"
},
{
"id": "B",
"status": "doing",
"time": "2026-01-03T00:00:00Z"
}
]Результат примера
| ID | Первое наблюдение | Начало работы | Завершение | Lead days / наблюдение | Cycle days / наблюдение | Незавершена |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 2026-01-01T00:00:00.000Z | 2026-01-02T00:00:00Z | 2026-01-04T00:00:00Z | 3 | 2 | False |
| B | 2026-01-02T00:00:00.000Z | 2026-01-03T00:00:00Z | 3 | 2 | True |
Показано строк: 2 из 2.
Локальная обработка: до2 млн символов или20 000 записей на источник; до50 000 строк результата. Тяжёлые операции имеют отдельные ограничения и отмену. Измеренный спрос и внешние данные не подставляются.