工数推移の把握

予定工数／実績工数

工数推移のデータを tidy data に変換。日付は週に変換する。

man_hour %>%
  # 列の絞り込み。
  dplyr::select(-"日付（文字列変換）",
                -マイルストーン名,
                -マイルストーンデータ) %>%
  # 日付を Date 型に変換。
  dplyr::mutate(日付 = as.Date(日付)) %>%
  # wide data から narrow data に変換。
  tidyr::gather(key="工程", value="工数", -"日付") %>%
  # 工数が na の行を削除
  dplyr::filter(! is.na(工数)) %>%
  # 演習データでは特に必要ないが、日付を週（その週の日曜日）に変換、週、および工程で工数を集計。
  # lubridate::wday() は日付を曜日に変換する関数。デフォルトでは日曜～土曜をそれぞれ1～7で返す。
  dplyr::mutate(週 = 日付 - lubridate::days(lubridate::wday(日付) - 1)) %>%
  dplyr::select(-日付) %>%
  dplyr::group_by(週, 工程) %>%
  dplyr::summarise(工数 = sum(工数)) %>%
  # 週、工程でソート。
  dplyr::arrange(週, 工程) -> tidy_weekly_man_hour
# 最初の3週分のデータのみ表示。
head(tidy_weekly_man_hour, n = 24)

変換後データから実績工数をフィルタリング。実績工数のデータを作成。

process_step <- c("要件定義", "設計", "コーディング",
                  "単体テスト", "統合テスト", "システムテスト", "管理") 

tidy_weekly_man_hour %>%
  # 工程が実績工数の行のみ抜き出す。
  dplyr::filter(工程 %in% process_step) %>%
  # 工程の順番を定義するため、因子型に変換。
  dplyr::mutate(工程 = factor(工程, levels = process_step)) %>%
  # 週、および工程でソート。
  dplyr::arrange(週, 工程) -> tidy_weekly_actual_man_hour
# 最初の3週分のデータのみ表示。
head(tidy_weekly_actual_man_hour, n = 21)

同様に予定工数のデータを作成。

tidy_weekly_man_hour %>%
  dplyr::filter(工程 == "計画") %>%
  dplyr::arrange(週) -> tidy_weekly_estimate_man_hour
# 最初の3週分のデータのみ表示。
head(tidy_weekly_estimate_man_hour, n = 3)

マイルストーン

マイルストーンのデータを作成。

man_hour %>%
  dplyr::select(日付, マイルストーン名) %>%
  dplyr::filter(! is.na(マイルストーン名)) %>%
  dplyr::mutate(日付 = as.Date(日付)) %>%
  dplyr::arrange(日付) %>%
  # マイルストーンデータは演習データのを使用しない。
  dplyr::mutate(マイルストーンデータ = nrow(.):1) -> milestone
# 最初の2つのみ表示。
head(milestone, n = 2)

工数推移グラフ

予定工数、および実績工数のデータから工数推移グラフを作成。

# x軸のスケールの設定はマイルストーンのグラフと共用するため、予めオブジェクト化しておく。
start_date <-
  min(min(tidy_weekly_man_hour$週) - lubridate::days(7), milestone$日付)
end_date <-
  max(max(tidy_weekly_man_hour$週) + lubridate::days(7), milestone$日付)
scale_x <-
  ggplot2::scale_x_date(limits = c(start_date, end_date),
                        date_breaks = "2 months",
                        date_minor_breaks = "1 month",
                        date_labels = "%Y-%m")

process_step_color <- c("peachpuff1", "tan2", "red1",
                        "lightskyblue1", "skyblue3", "blue2", "gray60")

g_man_hour <-
  ggplot2::ggplot() +
  scale_x +
  # 実績工数の積み上げ棒グラフを追加。
  # 順番の若い工程を下に積むため、 forcats::fct_rev() で因子の水準を逆順にしている。
  # 積み上げ棒グラフの幅（引数 width）は絶対値で指定しているため、データが変わったら調整が必要。
  ggplot2::geom_bar(data = tidy_weekly_actual_man_hour,
                    mapping = ggplot2::aes(x = 週, y = 工数,
                                           fill = forcats::fct_rev(工程)),
                    stat = "identity",
                    position = "stack",
                    colour = "grey30",
                    width = 7) +
  # 積み上げ棒グラフの色を設定。
  ggplot2::scale_fill_manual(values = rev(process_step_color),
                             name = "工程") +
  # 予定工数の折れ線グラフを追加。
  ggplot2::geom_line(data = tidy_weekly_estimate_man_hour,
                     mapping = ggplot2::aes(x = 週, y = 工数, colour = 工程),
                     size = 1.2) +
  # 折れ線の色を設定。
  ggplot2::scale_colour_manual(values = c("gray24"),
                               name = NULL) +
  #
  ggplot2::xlab(NULL) +
  ggplot2::ylab("工数 [h]") +
  ggplot2::ggtitle(label = NULL) +
  ggplot2::theme(axis.text = element_text(size=10),
                 axis.title = element_text(size=10),
                 legend.text = element_text(size=10),
                 legend.title = element_text(size=10),
                 legend.key.height = unit(16, "pt"))
plot(g_man_hour)

マイルストーングラフ

マイルストーンのデータからグラフを作成。

g_milestone <-
  ggplot2::ggplot(
    data = milestone,
    mapping = ggplot2::aes(x = 日付, y = マイルストーンデータ,
                           label = マイルストーン名)
  ) +
  scale_x +
  ggplot2::scale_y_continuous(
    limits = 
      c(min(milestone$マイルストーンデータ),
        max(milestone$マイルストーンデータ) + 1)
  ) +
  # マイルストーンを散布図で表示。
  ggplot2::geom_point(size = 2) +
  # マイルストーンの点から下に伸びる直線を描画。
  ggplot2::geom_segment(
    data = milestone,
    mapping = ggplot2::aes(x = 日付, y = -Inf,
                           xend = 日付, yend = マイルストーンデータ)
  ) +
  # ラベルの表示。直線の上に表示するため、 ggplot2::geom_segment() より後に追加。
  ggplot2::geom_label(vjust = 0, nudge_y = 0.15, size = 3.5) +
  # 
  ggplot2::xlab(NULL) +
  ggplot2::ylab(NULL) +
  ggplot2::ggtitle(label = NULL) +
  ggplot2::theme(axis.text.y = element_blank(),
                 axis.ticks.y = element_blank(),
                 axis.text = element_text(size=10))

plot(g_milestone)

工数推移グラフ／マイルストーングラフ

2枚のグラフを上下に並べ1枚のグラフに纏める。

# ggplot2 plot を glob として扱えるようにする。
g1 <- ggplot2::ggplotGrob(g_milestone)
g2 <- ggplot2::ggplotGrob(g_man_hour)
# グラフの横幅を揃える。
# grid::unit.pmax() により、幅が大きいほうに揃える。
max_width <- grid::unit.pmax(g1$widths, g2$widths)
g1$widths <- max_width
g2$widths <- max_width

# 2つの glob を縦に並べて表示。
gridExtra::grid.arrange(g1, g2, nrow = 2, heights = c(0.45, 0.55))