SA工作流程

本文详细介绍了SA(系统分析工程师)的日常工作,包括在项目各个阶段的职责,如创建项目资源模板、驱动更新管理、技术支持和问题追踪。在SDV、SIT、SVT、SOVP、SS阶段,SA需完成驱动发行、问题解决、在线支持等工作。此外,还描述了SA在线支持工作,如Image Team协作、生产线技术支持流程,以及与客户、供应商的沟通协调。SA的角色类似于SPM,侧重于问题管理与解决,确保项目顺利进行。

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最近从应用软件开发转岗为SA,首当其冲的就是要了解这个岗位的职责。概括地来看,SA日常工作包括:驱动软件版本更新和管理、联络软件及驱动厂商、技术支持、产品研发问题定位与追踪。

一、从项目各个阶段划分
分解到项目进行的各个阶段,其岗位职责包括:
1.在项目初始阶段负责创建项目资源模板、联络厂商并收集驱动、创建项目软件计划,确保时间表的执行各类活动、协助PM完成项目资料准备工作‘

2.在项目实施阶段负责定期完成驱动更新、DriverList的发行工作、分析跟踪并解决驱动、APP的Issue、针对具体问题进行沟通了解和跟进、主导及协助重要/未知问题的分析、并保持定期和及时问题汇报;

3.在项目关键节点负责在关键点进行On-Site技术支持、发行各关键节点所需的软件、组织关键节点的软件实施并解决问题、对客户提出的问题及时响应(电话、邮件)并解决、确保项目的关键点能够顺利实施;

4.在项目维护阶段负责:
软件、驱动升级及问题解决、客户相关问题及时相应及支持、客户服务所需软件发行;

二、项目时间任务安排
项目大体分为:SDV、SIT、SVT、SOVP、SS几个阶段,在这几个阶段SA的具体任务安排如下。

1.SDV前期准备
联系PM提供Vendor联络窗口
创建PCIID表格,并联系vendor收集驱动
创建Driver list(SDV前1天)

2.SDV-SIT阶段
驱动每周更新一版发行
驱动、OS、APP相关问题分析跟踪解决
驱动、OS、APP相关issue更新及汇总

3.SIT-SVT阶段
SVT TPDL镜像发行(SVT SMT前3天)
驱动、OS、APP相关问题分析跟踪解决
工厂线

identity 身份认证 购VIP最低享 7 折! triangle vip 30元优惠券将在 04:24:36 后过期 去使用 triangle 数据可视化是将复杂的数据集通过图表、图像等视觉元素进行呈现,以便于人们更容易地理解和解读数据。在“数据可视化期末课设~学生成绩可视化分析.zip”这个压缩包中,我们可以看到一系列与数据可视化相关的资源,包括Jupyter代码、HTML图片、答辩PPT以及Word文档,这些内容涵盖了数据可视化的基础到高级应用,适合于完成一个全面的期末课程设计项目。 Jupyter代码是使用Python编程语言进行数据处理和可视化的主要工具。在这个项目中,学生可能使用了pandas库来加载和清洗数据,可能涉及到的数据处理步骤包括去除重复值、处理缺失值以及数据类型转换等。接着,他们可能使用matplotlib或seaborn库来创建各种图表,如直方图、散点图、箱线图等,以展示学生成绩的分布、对比和趋势。此外,更高级的可视化库如plotly或bokeh可能也被用来实现交互式图表,增加用户对数据的理解深度。 保存的HTML图片是Jupyter Notebook的输出结果,它展示了代码运行后的可视化效果。这些图片可以直观地揭示学生成绩的统计特征,例如平均分、标准差、最高分和最低分等。通过颜色编码或者图例,我们可以识别出不同科目或者不同班级的表现,帮助分析教学质量和学生学习情况。 答辩PPT则可能包含项目的概述、目的、方法、结果和结论。在PPT中,学生可能会详细阐述他们选择特定可视化方法的理由,如何解读图表,以及从数据中得出的洞察。此外,PPT的制作也是展示其表达和沟通能力的重要部分,要求清晰、有逻辑地组织信息。 Word文档可能是项目报告,详细记录了整个过程,包括数据来源、预处理步骤、使用的可视化技术、分析结果以及可能遇到的问题和解决方案。报告中的数据分析部分会详细解释图表背后的含义,例如通过对比不同学科的分数分布,找出哪些科目可能存在困难,或者分析成绩与特定因素(如性别、年级等)的关系。 这个压缩包提供了完整的数据可视化项目实例,涉及了数据获取、处理、可视化和解释的一系列步骤,对于学习和掌握数据可视化技能非常有价值。通过这样的练习,学生不仅能够提高编程技巧,还能培养数据驱动思维和问题解决能力,为未来从事数据分析或相关领域的工作打下坚实的基础。
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