工作感悟——警示录

    项目临近结束的时候我突然对项目有了新的感悟。工作要有质量要有效率。而不是拖拖拉拉的,这让我想起以前做项目时一做做四、五个月项目效果比在工作做项目一个半月的效果还有很大差距,如果不相信可以做个表格对比,如下图:

    通过图得知,我们以前做项目的效率多低,效果多差,时间用的之长,执行力多差。

    项目团队作为组员执行力是该提高的。但是更重要的是带领团队的组长。在经理没有管我们的前一个月我们做的基本不符合客户的要求,一个功能客户说一次改一次改了N遍了。我现在想说的是经理来的前一个月我们为什么这么慢,为什么客户那么不满意。

    组员:我作为组员我觉得我该反思我的执行力不够,执行力不够那是因为我们自己都不知道自己该做什么。做成什么样的效果。本来就没有经验。这怎么做?

    组长:我想说很多,我们这个项目的组长客户需求不了解各个界面也不知道该有些什么做设计设计半天界面该有些什么该显示什么都不清楚,然后作为组员的我们来说问组长吧组长大概那么一说。结果我们就按照自己的想法也是模模糊糊的那么一坐。客户来了一次不满意改,再来一次不满意改。甚至有的功能重构了两遍。组长连需求都模模糊糊就让我们来做。作为组员的我我也不知道该怎么做。哪位大神来说说怎么做?客户要什么组长的都说不清道不明,组长不懂吧不问客户,就瞎跟我们组员说需求。一个月过去了连第一个流程都没有走完(总共三个流程啊!!!)。说道底一个月就是猜着做的,一个月在猜着做。

    还好最后的三个星期经理来了。说实在的真是天上掉下来的大神啊!!来了之后把我从这个流程中抽出去让我一个人独立完成第二个流程。我接到任务以后我第一步找到了客户花了三四天问清楚这个流程的所有细节问题比如:这个界面这样操作可以吗?这个界面哪些字段是必填的?这个界面这样的效果可以吗?这个数据这样处理对不对啊?最终敲定了界面,逻辑,数据处理。就开始动工了。然后有安排新的功能的开发都开发完成了第一个流程还有未完善的,接着去帮忙完成第一个流程的完善工作。

综述:

    一个优秀的团队需要一个像经理那样了解整个项目所有细节的领头羊。还需要有强有力执行力的队员这样的团队才能更快更有效率的去完成任务。

以后我们出去都是做领头羊的要做好那么几点:

1、学会积极主动的客户沟通。

2、了解项目的所有甚至到细节。

3、了解自己也要了解队友。

4、不要花太多时间来纠结例如开会是否是站着开还是坐着开的这种事情。

5、业务为王自己不了解不清楚的需求要问客户,不要瞎猜,也不要瞎跟队员说。

6、要有计算机精神:实事求是。不懂就是不懂,不明白就是不明白,不会就是不会。

7、不要让做的项目多次返工。如果出现返工现象说明是你自己对需求了解不透彻要积极与客户沟通。


内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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