雷厉风行:产品经理的超效执行力

本文分享了几种常见的工作效率低下场景,并探讨了产品经理执行力的重要性。介绍了执行力的概念、产品经理执行力的特点及常见误区,提出了目标制定与沟通、团队协作与配合等五大要素。

  小P最近终于有空去参加了一些培训,也算是给自己充充电,补充一下肚子里的墨水,不然感觉有点黔驴技穷了呢!大家伙儿最近过的可好?是否有什么疑惑?随时都可以给小P念叨念叨,我会尽我所能的帮助你走出困境。

  好了,闲话少叙,让我们开始这周的分享。

  先说几种场景

  反正晚上要加班,现在不如先刷一会朋友圈、微博、QQ空间…

  邮件发给boss需要决策的一个功能,觉得boss太忙,也不好意思去催…

  很简单的一个功能,开发需要两周时间,但是花了一个小时争论能否一周内完成…

  用较短的时间完成了大部分工作,剩下的一小部分工作却到最后一刻才很紧张的完成…

  以上这几个场面是否似曾相识呢?确实是的,每天可能就是正在发生或者即将要发生的场景,温故后我们开始知新。

  执行力

  所谓执行力,指的就是在正确的时间,采用正确的方法,依托于战略目标,完成预先设定的目标的处理能力,简单来讲就是“靠谱”。

  产品经理的执行力特点

  价值链地位:理解战略,决策产品,贯彻战略,驱动开发;

  岗位地位:没有权利的“经理”/“CEO”;

  团队地位:源(动力)、核(发动机)、万金油(清道夫,革命一块砖);

  执行力的误区

  1、忙的飞起来就是执行力高;

  ---辛苦,效率低下。

  2、无论如何都按流程办事就是执行力高;

  ---机械化、思路僵硬。

  3、永远不说“不”,就是执行力高;

  ---承诺的太多,最后伤了自己。

  4、执行力需要“不择手段”;

  ---日久见人心,最后会被反噬。

  5、自己的事最优先执行;

  ---团队合作,多放共赢。

  产品经理执行力的五大要素

  术:目标制定与沟通、团队协作与配合、监督反馈与复盘;

  道:责任、决心;

  目标制定与沟通:目标是保证产品经理执行力的基础保障,而沟通则是让执行力不断加速的武器。一个好的目标是看得见,摸得着的,而不是异想天开的,否则就不是目标而是做梦了。

  团队协作与配合:凡事以结果为导向,从结果反推向初始,进而分析出团队成员中手握着的资源,寻求合作。

  监督反馈与复盘:资源也协调了,目标也有了,那么就剩下过程中的监督和结果的复盘了,定好里程碑,去发光发热吧。

  责任:这个因人而异,好的产品经理永远会记得自己是这个产品的灵魂,时刻保持任何事都是我的事的主人翁心态。

  决心:明天才做的人是傻瓜,虽然这是一句电影台词,但是无论如何也要抱着120%的态度去完成,你需要相信自己一定能够完成。

  产品经理提升执行力的方法

  时间管理

  时间管理的方法有很多,但是番茄法是小P用过比较有效的方法,大家可以试试,有了效率,执行力还会远吗?

  情商管理

  很多时候我们都是自己拖了自己的后退,一会儿不高兴了,一会儿觉得人生没意义了,一会儿觉得谁说的话太过分了,长期如此,还是很糟糕的。所以管理好自己的情绪,不要被自己的情商拖累了,学会识别他人的情绪,学会处理人际关系种的各种问题,提高自己的弹性,好的情商也会为优秀的执行力提供很好的保证。

  创造力思维

  同一件事,如果用了不同的思路做,结果完全不一样。某个功能你用了创新的方法,不仅赢得了用户的口碑,也会赢得你自己的口碑。事情做到100分和做到120分还是有很大的差别的。

  沟通上下级

  需要提前预知风险,协调资源,及时通报工作进度。

  夸团队沟通

  出发点站在对方的角度,做事做人能够赢得对方的尊重和认可,事情提前报备,给对方预留时间。

  今天是周五,又到周末时间,可以好好休息一下,小P祝大家周末愉快,我们下周见。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高确定SVM的最优参数配置,从而显著增强模型的整体预测能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值