成功产品经理的七大特点

    来源:http://www.higet.com.cn 汉捷咨询资深顾问:桂莉(译)

  对笔者每个礼拜都会接到很多读者的邮件,问到关于产品管理的很多问题。最近有个读者Kim问“你觉得产品经理PM最重要的职业特征是什么?”
 

这个问题引发了笔者的思考,于是笔者开始回顾自己多年来产品管理的经历,从中选择了七条最为常见的、通用的特点,并且按照优先级总结了出来。

  同时,笔者最近看了电影《波拉特》——为了纪念这部电影,笔者在文章中使用了以下的副标题。

  (译者按:《波拉特》是一部创新的黑色幽默片,英国谐星萨沙?科恩因此而获得2006年金球奖最佳音乐片喜剧片男主角奖。影片以纪录片的形式记述波拉特作为成功人士,领着摄制组从家乡哈萨克斯坦到美国一路上的真实采访历程。科恩在片中扮演一位在美国采访的言语粗鲁的哈萨克斯坦电视主持人。影片对美国许多社会现状进行了嘲讽,并因此获得了票房的巨大成功。)

  Observational Learnings of Traits for Make Benefit Glorious Craft of Product Management

  从产品经理光荣的技艺和可创造价值的特性中获得可观察到的知识

  (译者按:笔者故意模仿波拉特的口吻,即充满语法错误,但又故弄玄虚的粗鲁的言辞,为本文添加了一个副标题。正如大家所见,对副标题直译的结果是难于理解的。)

  1. 沟通技巧(Communication Skills

  成功的产品经理都是出色的沟通高手。这是我曾经与之合作过的所有产品经理们都具备的共同的特点,不论是写作的还是口头的沟通技巧都很重要。为什么它这么重要?

  大多数公司中,产品经理们充当的一个关键角色就是与产品相关的所有事物的“沟通中心”,如下图所示:

  其含义是-一个成功的产品经理不只有能力与不同的角色进行有效沟通,而且还有以下能力:

  ☆与不同个性的人交流
  例如,大多数工程师都比较“内向”,而大多数销售/市场人员都比较“外向”。

  ☆使用不同的“语言”与不同的角色交流
  为了有效地交流,说你的目标听众的“语言”是很重要的。这意味在与市场人员交流时,你须使用一种与工程人员“不同的语言”,与公司首席执行官的交流也是类似的情况。

  2. 领导力(Leading Without Authority

  成功的产品经理是杰出的领导,即便他们没有正式的权力。

  在大多数的公司,大家期望产品经理在一些领域充当“领导角色”。这包括了领导项目团队,领导产品策略和路标规划工作,领导跨职能的产品推进,等等。

  然而,大部分情况下,产品经理没有任何正式的权力。这意味着,作为一个成功的产品经理,你必须真正地善于“在没有权力的情况下领导”。

  如何在没有权力的情况下领导呢?我不得不说——将你的影响力、协商能力、建立关系和其它类似的技能组合在一起。

  有没有可能在没有权力的情况下领导呢?我关于这一点的理解,可以很好地用Tom Peters——著名的管理专家的问题来归纳,这样问道:

  迈哈迈德.甘地和马丁.路德.金有多少正式的权力?

  3. 学习能力(Learning Skills

  成功的产品经理具有快速学习的能力,即便是较新的领域。

  在大多数高科技领域,市场变化迅速。新技术总是出现在你的视野之中。当今的所谓“差异化产品” 是只有半年生命周期的日用品了。有时甚至变化更快。

  成功的产品经理必须有能力快速学习——即使在相对较新的领域。如果产品经理具备这样的能力——就能够更容易管理新领域的新产品。

  大多数公司在招聘产品经理时可能犯的错是:他们寻找的是“很强的学科相关知识”。比如,如果一个公司开发安全软件——他们寻找具有“5年及以上安全软件相关经验”的产品经理。我认为这是一种误导的方法。更好的做法是寻找一位软件领域的、具有快速学习能力的产品经理。我运用这个方法取得了很好的效果——我雇用的有些最好的产品经理就是一开始不具备相关经验的产品经理。

      4. 商业才干(Business Acumen)

  成功的产品经理对商务的基本原理具有很好的理解。

  他们知道如何发掘市场机会、竞争差异性的的重要性、建立成功的产品策略、定价和推销、合作伙伴、分析产品线等等。

  这并不意味着他们必须是MBA。事实上,与我合作的大部分成功的产品经理都没有MBA学历——但他们全部都掌握了很好的商务基本原理。

  5. 热爱产品(Love for Products)

 

成功的产品经理对产品有着天生的热爱。

  他们以将新产品推向市场为乐——越多产品越好。他们签发大量的“Beta版”,查看最新的网站,下载软件的试用版进行检查,等等。

  他们以好产品为乐——即使不是他们自己公司开发的。他们憎恨差的产品——即使是他们自己的公司开发的。

  综上,他们热爱创造伟大的产品——不管是不是全新的产品,或是对现有产品的增强型产品。

  6. 关注细节(Eye for Details)

   成功的产品经理会关注细节。

  关注事先要求的创造伟大产品所必需的细节——引用史蒂夫.乔布斯所说的:

  iMac不只是一个彩色的、半透明的壳子。iMac的精髓在于要做最好的个人电脑。

  在我们最近的iMac中,我坚持去掉风扇,因为大家更愿意在一个没有嗡嗡声的环境中工作。是否去掉风扇,不是简单的“史蒂夫的决定”,它要求大量的工程活动去搞清楚如何解决电源问题,如何解决机器的发热问题。这才是表象之下的深入地问题。从我们开始产品开发,这才是核心。

  这才是客户愿意买我们产品的原因——更深入地关注所有细节,因此,客户可以更容易、更开心地使用我们的电脑。

  成功的产品经理不只关注于产品特性何时实现,也关注竞争分析、项目计划,以及他们自己负责的主要活动。

  7. 日常产品管理技巧(Routine Product Management Skill)s

  成功的产品经理具有良好的“日常产品管理技巧”。

  仔执行产品经理日常工作时,这些技巧很重要。包括了编写商业文档、进行竞争分析、建立产品路标规划、进行产品特性和收益的报告、定义用户界面,等等。

  这一系列必须的技巧因公司而不同。这个特点我之所以放在最后一位,就是因为我认为在产品经理具备了前面六项的要求后,大部分技巧都很容易掌握。

  大家已经看过了,成功产品经理的七大特点:

  1. Communication Skills 沟通技巧
  2. Leading Without Authority 领导力
  3. Learning Skills 学习能力
  4. Business Acumen 商业才干
  5. Love for Products 热爱产品
  6. Eye for Details 关注细节
  7. Routine Product Management Skills 日常产品管理技巧

  我知道我要在七个方面做得更好——你呢?

  我发现,上面的这个清单不只是对个人发展有用,也能在招聘产品经理候选人时发挥作用。

 


传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1049张图片 验证集:300张图片 测试集:150张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1049张图片 • 验证集:300张图片 • 测试集:150张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别: Aerosol(气溶胶罐) Aluminium blister pack(铝泡罩包装) Aluminium foil(铝箔) Battery(电池) Broken glass(碎玻璃) Carded blister pack(卡式泡罩包装) Cigarette(香烟) Clear plastic bottle(透明塑料瓶) Corrugated carton(瓦楞纸箱) Crisp packet(薯片袋) Disposable food container(一次性食品容器) Disposable plastic cup(一次性塑料杯) Drink can(饮料罐) Drink carton(饮料纸盒) Egg carton(鸡蛋盒) Foam cup(泡沫杯) Foam food container(泡沫食品容器) Food Can(食品罐) Food waste(食物垃圾) Garbage bag(垃圾袋) Glass bottle(玻璃瓶) Glass cup(玻璃杯) Glass jar(玻璃罐) Magazine paper(杂志纸) Meal carton(餐盒) Metal bottle cap(金属瓶盖) Metal lid(金属盖子) Normal paper(普通纸) Other carton(其他纸盒) Other plastic(其他塑料) Other plastic bottle(其他塑料瓶) Other plastic container(其他塑料容器) Other plastic cup(其他塑料杯) Other plastic wrapper(其他塑料包装) Paper bag(纸袋) Paper cup(纸杯) Paper straw(纸吸管) Pizza box(披萨盒) Plastic bottle cap(塑料瓶盖) Plastic film(塑料薄膜) Plastic gloves(塑料手套) Plastic lid(塑料盖子) Plastic straw(塑料吸管) Plastic utensils(塑料餐具) Polypropylene bag(聚丙烯袋) Pop tab(易拉罐拉环) Rope - strings(绳子-字符串) Scrap metal(废金属) Shoe(鞋子) Single-use carrier bag(一次性购物袋) Six pack rings(六罐环) Spread tub(涂抹桶) Squeezable tube(可挤压管) Styrofoam piece(泡沫塑料片) Tissues(纸巾) Toilet tube(卫生纸卷) Tupperware(特百惠) Unlabeled litter(未标记垃圾) Wrapping paper(包装纸) • Aerosol(气溶胶罐) • Aluminium blister pack(铝泡罩包装) • Aluminium foil(铝箔) • Battery(电池) • Broken glass(碎玻璃) • Carded blister pack(卡式泡罩包装) • Cigarette(香烟) • Clear plastic bottle(透明塑料瓶) • Corrugated carton(瓦楞纸箱) • Crisp packet(薯片袋) • Disposable food container(一次性食品容器) • Disposable plastic cup(一次性塑料杯) • Drink can(饮料罐) • Drink carton(饮料纸盒) • Egg carton(鸡蛋盒) • Foam cup(泡沫杯) • Foam food container(泡沫食品容器) • Food Can(食品罐) • Food waste(食物垃圾) • Garbage bag(垃圾袋) • Glass bottle(玻璃瓶) • Glass cup(玻璃杯) • Glass jar(玻璃罐) • Magazine paper(杂志纸) • Meal carton(餐盒) • Metal bottle cap(金属瓶盖) • Metal lid(金属盖子) • Normal paper(普通纸) • Other carton(其他纸盒) • Other plastic(其他塑料) • Other pl
内容概要:本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目,通过结合卷积神经网络(CNN)强大的自动特征提取能力与支持向量机(SVM)优异的分类泛化性能,构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构,包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维与标准化、SVM分类决策等模块,并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率与可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法,展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群:具备一定机器学习和MATLAB编程基础,从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员;适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标:①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务,如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等;②提升分类准确率与模型泛化能力,同时增强决策可解释性;③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践,重点关注CNN特征提取与SVM分类的衔接流程,理解特征降维与标准化的关键作用,并通过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验,深入掌握融合模型的设计思想与调参技巧。
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