管理项目中常用的22种图

项目管理图表在现代管理中扮演着至关重要的角色。在管理的不同领域，通过图表可以快速了解数据，在决策过程中提高了效率。在项目管理中，有许多图表可以用来衡量进度和工作流程、制定计划、跟踪成本和预算等。本文将介绍常用的22种项目管理图表，分为以下几个方面：

1. 时间管理

时间是项目管理中非常重要的因素，时间管理图表可以帮助项目管理人员清晰了解项目的进度和时间表。常用的时间管理图表包括甘特图、网络图和时间轴图。

2. 质量管理

质量管理涉及到产品或服务的质量保障。在项目管理中，可以使用流程控制图、帕累托图和直方图等图表来帮助分析数据、改进流程和优化资源。

3. 人力资源管理

人力资源是任何项目的核心，可以使用组织图、鱼骨图和马赛克图来管理团队和人员，确保资源效率和准确性。

4. 风险管理

项目管理中的风险管理图表可以帮助项目管理人员确定项目中的风险和潜在问题。风险管理图表包括风险矩阵、风险流程图和风险控制图等。

下面是具体介绍22种常用的项目管理图表：

时间管理图表

1. 甘特图(Gantt Chart)

甘特图是项目管理中最常用的时间管理图表之一。它可以以一个简单的方式显示任务的开始和结束时间，让项目管理人员能够快速了解项目的时间表和进度。

2. 网络图(PERT Chart)

网络图是一种非常强大的图表，可以显示各项任务之间的关系，帮助项目管理人员了解项目的各个阶段和关键路径。

3. 时间轴图(Timeline)

时间轴图提供了一个可视化的时间轴，可以帮助项目管理人员更好地了解项目的发展进程和历史记录。

质量管理图表

4. 流程控制图(Control Chart)

流程控制图通过统计过程控制方法，显示一个过程是否处于统计控制下的状态。它可以帮助项目管理人员了解流程的稳定性，实现过程改进和优化。

5. 帕累托图(Pareto Chart)

帕累托图是以二元组（x，y）的形式呈现的双坐标图，可以根据重要性和贡献度排列事物。它可以帮助项目管理人员了解项目中的问题和优化目标。

6. 直方图(Histogram)

直方图是一种可以将数据分成区间的图表。它可以帮助项目管理人员以可视化的方式了解事物的分布和频率。

人力资源管理图表

7. 组织图(Organization Chart)

组织图显示了一个组织的结构和关系，它可以帮助项目管理人员了解组织中的人员和资源分配。

8. 鱼骨图(Fishbone Diagram)

鱼骨图也称为因果图或石膏图，它可以帮助项目管理人员快速识别问题的根本原因，并解决它们。

9. 马赛克图(Mosaic Plot)

马赛克图是一种可以显示多个变量之间关系的图表。它可以帮助项目管理人员了解团队、项目和资源之间的交互关系。

风险管理图表

10. 风险矩阵(Risk Matrix)

风险矩阵是一种用于评估风险等级和优先级的图表，它可以帮助项目管理人员确定风险并采取适当的措施。

11. 风险流程图(Risk Process Map)

风险流程图可以帮助管理人员清楚地了解项目中风险的来源、发展和影响。

12. 风险控制图(Risk Control Chart)

风险控制图可以帮助项目管理人员跟踪风险发生的频率和严重程度，以便采取相应的预防措施。

资源管理图表

13. 资源计划图(Resource Plan)

资源计划图可以帮助项目管理人员了解资源的可用性，以有效地分配资源。

14. 质量特性图(Quality Characteristics Chart)

质量特性图可以帮助项目管理人员确定产品和服务质量的关键因素，并追踪这些质量因素的变化。

15. 散点图(Scatter Plot)

散点图可以帮助管理人员了解两个变量之间的关系，并识别可能的因果关系。

进度管理图表

16. 压条图(Pressure Bar Chart)

压条图可以帮助项目管理人员快速了解团队的任务分配和工作进度。

17. 水平条形图(Horizontal Bar Chart)

水平条形图可以帮助项目管理人员了解多个任务的进度和时间安排。

18. 数字仪表盘(Digital Dashboard)

数字仪表盘可以纵向和横向滚动，显示多页实时信息的集合，使得用户能够快速了解项目的进展情况。

效率管理图表

19. 箱线图(Box Plot)

箱线图可以帮助管理人员了解数据的分布情况和极限值等。

20. 极点图(Polar Plot)

极点图通过将数据点绘制在圆形坐标系上，可以更好地了解这些数据的关系和总体趋势。

21. 漏斗图(Funnel Plot)

漏斗图可以帮助项目管理人员快速了解任何流程的转化效果，从而在整个过程中进行更好的数据分析。

22. 热口感图(Heatmap)

热口感图是一种矩阵图，使用颜色明显显示了二维情况下的数据变化。它可以帮助项目管理人员理解数据的分布，发现趋势和合理的相关因素。