Монте-Карло – элегантный и простой математический подход для прогнозирования сроков завершения проектов или объема выпуска задач. Суть метода в том, что он берет реальные показатели объема задач за некоторый промежуток времени. Обсчитывает их, повторяя вычисления тысячи раз. В результате получается диаграмма вероятности распределения прогноза. Интересный факт: свое название метод получил в честь района в Монако, где расположено большое количество казино с рулеткой, самым доступным источником случайных чисел в начале 20-го века. Как использую его на практике? Допустим есть данные по объему завершенных фичей за последний год. Хочу понять, к какой дате и с какой вероятностью мы завершим 80 фичей. Алгоритм простой: беру данные из выгрузки и загружаю в симулятор. Дальше он формирует ряд случайных моделей и выдает итоговое распределение прогнозируемых дат выполнения 80 задач с разной степенью вероятности. Пример: 👉 со 100%-й вероятностью можно закрыть 80 задач за 18 месяцев 👉 с 85%-й