редактировать рецепт: Как посчитать метрики командности (GitLab)

Текст:

== Код урока == * [[Как посчитать метрики командности (GitLab)/Code]] == Сюжет занятия и данные == В этом занятии мы изучаем, как по следам коммитов в [[GitLab]] можно оценивать командность и совместность работы в проектах. Источник данных — анонимизированный датасет df_rich_team, где каждая строка описывает один коммит: кто (анонимный ID), когда, в какой проект и с каким объёмом изменений. Датасет доступен в формате CSV на [[GitHub]] {{#ask: [[GitLab example]] | ?Description | ?Website }} == Подготовка среды и загрузка данных == Задача этого шага — подключить нужные пакеты, загрузить датасет и привести время к удобному формату. <syntaxhighlight lang="R" line> library(tidyverse) library(lubridate) library(ineq) library(scales) library(knitr) URL <- paste0( "https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/", "1118a56e7544839d7df91a60df2a25ba577c4dd4/datasets/csv/df_rich_team.csv" ) df <- read_csv(URL, show_col_types = FALSE) |> mutate( commit_time = ymd_hms(commit_time, tz = "UTC"), commit_date = as.Date(commit_time) ) glimpse(df) </syntaxhighlight> * author_anon — анонимный код участника (например, A0001); * project_id — ID проекта; * commit_time, commit_date — временная метка и дата; * total_changes, additions, deletions — объём изменений в коммите. == Функции-метрики командной работы == На этом шаге мы определяем набор функций, которые превращают последовательность коммитов в индикаторы командности на уровне проекта. <syntaxhighlight lang="R" line> gini_contrib <- function(changes_vec) { if (length(changes_vec) < 2 || sum(changes_vec) == 0) return(0) ineq::Gini(changes_vec) } succession_ratio <- function(authors_vec) { n <- length(authors_vec) if (n < 2) return(NA_real_) sum(authors_vec[-1] != authors_vec[-n]) / (n - 1) } burstiness <- function(times_vec) { times_vec <- sort(times_vec) if (length(times_vec) < 3) return(NA_real_) deltas <- as.numeric(diff(times_vec), units = "secs") deltas <- deltas[deltas > 0] if (length(deltas) < 2) return(NA_real_) mu <- mean(deltas) sigma <- sd(deltas) if ((sigma + mu) == 0) return(NA_real_) (sigma - mu) / (sigma + mu) } shared_activity_index <- function(author_vec, date_vec) { authors <- unique(author_vec) n <- length(authors) if (n < 2) return(0) dates_by_author <- split(date_vec, author_vec) pairs <- combn(authors, 2, simplify = FALSE) overlap_count <- sum(vapply(pairs, function(p) { length(intersect(dates_by_author[[p[1]]], dates_by_author[[p[2]]])) > 0 }, logical(1))) overlap_count / length(pairs) } mean_response_minutes <- function(authors_vec, times_vec) { n <- length(authors_vec) if (n < 2) return(NA_real_) intervals <- numeric(0) for (i in seq(2, n)) { if (authors_vec[i] != authors_vec[i - 1]) { delta <- as.numeric(difftime(times_vec[i], times_vec[i - 1], units = "mins")) intervals <- c(intervals, delta) } } if (length(intervals) == 0) return(NA_real_) mean(intervals) } </syntaxhighlight> * Gini по вкладам: насколько равномерно распределён вклад по авторам; близко к 0 — равномерно, близко к 1 — один делает почти всё. * Succession ratio: доля коммитов, где следующий коммит делает уже другой автор (степень «переклички» действий). * Burstiness: насколько вспышкообразен режим работы (долгие паузы + короткие bursts). ​* Shared activity index: доля пар авторов, у которых есть хотя бы один общий день активности в проекте (синхронность). *​ Mean response minutes: среднее время между коммитами разных авторов (скорость «ответа» на след). ​ == Метрики на уровне проекта ([[IMOI]]–[[Stigmergy]]) == Теперь агрегируем данные по проектам, чтобы получить табличку project_metrics: для каждого проекта — структура, процессы и «зрелость» работы <syntaxhighlight lang="R" line> author_contrib <- df |> group_by(project_id, author_anon) |> summarise(author_changes = sum(total_changes), .groups = "drop") gini_by_project <- author_contrib |> group_by(project_id) |> summarise( gini_contribution = gini_contrib(author_changes), .groups = "drop" ) project_metrics <- df |> arrange(project_id, commit_time) |> group_by(project_id) |> summarise( # Inputs n_authors = n_distinct(author_anon), n_commits = n(), total_changes = sum(total_changes), duration_days = as.numeric( difftime(max(commit_time), min(commit_time), units = "days") ), # Action processes succession_ratio = succession_ratio(author_anon), burstiness = burstiness(commit_time), commit_rate_per_day = n() / pmax( as.numeric(difftime(max(commit_time), min(commit_time), units = "days")), 0.01 ), # Emergent states shared_activity_index = shared_activity_index(author_anon, commit_date), # Output: зрелость работы refactoring_ratio = sum(deletions) / pmax(sum(total_changes), 1), # Stigmergy: скорость реакции mean_response_min = mean_response_minutes(author_anon, commit_time), .groups = "drop" ) |> left_join(gini_by_project, by = "project_id") glimpse(project_metrics) </syntaxhighlight> == Индекс командности и квартильные группы == Нормируем ключевые метрики и агрегируем их в '''индекс командности'''. <syntaxhighlight lang="R" line> minmax_norm <- function(x) { rng <- range(x, na.rm = TRUE) if (diff(rng) == 0) return(rep(0, length(x))) (x - rng) / diff(rng)[1] } project_metrics <- project_metrics |> mutate( balance_score = minmax_norm(1 - gini_contribution), stigmergy_score = minmax_norm(succession_ratio), sync_score = minmax_norm(shared_activity_index), teamwork_index = (balance_score + stigmergy_score + sync_score) / 3, teamwork_tier = ntile(teamwork_index, 4) |> factor(levels = 1:4, labels = c("Q1_low", "Q2", "Q3", "Q4_high")) ) glimpse(project_metrics) </syntaxhighlight> ; Здесь: : balance_score — чем ближе к 1, тем ровнее распределён вклад; : stigmergy_score — на основе succession ratio (интенсивность обмена следами); : sync_score — синхронность по совместным дням; : teamwork_index — их среднее; : teamwork_tier — квартильная группа (от Q1_low до Q4_high) <syntaxhighlight lang="R" line> tier_summary <- project_metrics |> group_by(teamwork_tier) |> summarise( n_projects = n(), avg_authors = mean(n_authors), avg_commits = mean(n_commits), avg_gini = mean(gini_contribution), avg_succession = mean(succession_ratio), avg_shared = mean(shared_activity_index), avg_refactoring = mean(refactoring_ratio), median_resp_min = median(mean_response_min, na.rm = TRUE), .groups = "drop" ) kable(tier_summary, digits = 3, caption = "Характеристики проектов по квартилям командности") glimpse(tier_summary) </syntaxhighlight> == Визуализация: распределения и профили командности == === Стигмергический обмен по уровням командности === <syntaxhighlight lang="R" line> tier_summary <- project_metrics |> group_by(teamwork_tier) |> summarise( n_projects = n(), avg_authors = mean(n_authors), avg_commits = mean(n_commits), avg_gini = mean(gini_contribution), avg_succession = mean(succession_ratio), avg_shared = mean(shared_activity_index), avg_refactoring = mean(refactoring_ratio), median_resp_min = median(mean_response_min, na.rm = TRUE), .groups = "drop" ) kable(tier_summary, digits = 3, caption = "Характеристики проектов по квартилям командности") glimpse(tier_summary) </syntaxhighlight> === Компоненты индекса командности === <syntaxhighlight lang="R" line> components_long <- project_metrics |> group_by(teamwork_tier) |> summarise( `Баланс участия` = mean(balance_score, na.rm = TRUE), `Stigmergy (след)` = mean(stigmergy_score, na.rm = TRUE), `Синхронность` = mean(sync_score, na.rm = TRUE), .groups = "drop" ) |> pivot_longer(-teamwork_tier, names_to = "component", values_to = "value") ggplot(components_long, aes(x = teamwork_tier, y = value, fill = component)) + geom_col(position = "dodge", alpha = 0.85) + scale_fill_manual(values = c("#2980b9","#27ae60","#e67e22")) + labs( title = "Компоненты индекса командности по квартилям", subtitle = "IMOI–Stigmergy: баланс участия, стигмергия, синхронность", x = "Уровень командности", y = "Нормированное значение (0–1)", fill = "Компонент" ) + theme_minimal(base_size = 13) + theme(legend.position = "top") </syntaxhighlight> [[Файл:Scatter gini succession.png|800px]] == Глаголы TidyR == {{Шаблон:TidyR}} == Метрики == {{Шаблон:Team metrics}} ---- [[Категория:Lesson]]

Записать страницу Отменить