之所以将这个指标列出来，是因为在很多团队中有这样需求，即对各类的任务进行预估工作量后在执行时实际消耗这两个值有一个偏差情况的对比 ，是高或者低以及偏差有多少，从侧面可以了解我们对自己预估工作情况有一个认识，同时偏差较大或者偏差较低时也能够反映我们对这个业务需求的理解以及风险认识存在有多大的问题，以便于同类需求我们有一个参照。在后续进行预估时能够根据以往的情况，我们能够给出合理的工作量评估，让后续的计划定制的更为合理。
在这个指标中，我们对周期性的解决的问题进行相关信息汇总，将这些问题的超于原预估以及低于原预估进行了分组，并给出这一组问题的平均预估和平均消耗。
| 项 | 公式 | 说明 |
|---|---|---|
| 高于 | 实际消耗-原预估>0时的累计 | 在这里不对Gears-项目和Gears-策划进行统计 Gears-需求的预估是指需求Issue中的：预估工作日 Gears-需求的消耗是指需求Issue以及它分解出来的所有Story中登记的工时 其它问题类型的预估是指issue以及子任务中的：原预估工时 其它问题类型的消耗是指issue以及子任务登记的所有工时 |
| 低于 | 实际消耗-原预估<0时的累计 | |
| 平均预估 | 所有已解决的任务的预估累计/issue数 | |
| 平均消耗 | 所有已解决的任务的消耗累计/issue数 |
在这个界面中，我们可以点击图表中具体的数据，会弹出新页面面，显示本周解决的所有问题的预估和消耗工时的情况。
在图表的下面，我们给出查询组织中子组织的工时偏差总各（高于+低于）
