21、影响映射:连接战略目标与产品交付的有效方法

影响映射:连接战略目标与产品交付的有效方法

在项目开发中,如何将战略目标与人员、可衡量的影响以及交付成果联系起来,是一个关键问题。影响映射(Impact Mapping)就是这样一种技术,它能帮助组织战略领导者和产品交付团队建立共同的理解和共识。

什么是影响映射

影响映射是一种轻量级的协作规划技术,基于用户交互设计、结果驱动规划和思维导图。它能帮助交付团队和利益相关者可视化路线图,解释交付成果如何与用户需求相关联,以及用户成果如何与更高层次的组织目标相联系。

在完成影响映射练习后,应该具备以下成果:
1. 对目标或问题陈述有共同的理解。
2. 明确为使项目成功,用户和利益相关者必须发生(或不发生)的人类行为变化清单,这也是该技术名称的由来。
3. 可选地,列出为实现上述影响可以交付的项目交付成果清单。
4. 对范围(一个或多个交付成果)和/或影响进行某种优先级排序。
5. 用图形展示上述信息。

影响映射使我们能够转向以实验和假设为驱动的功能开发模型,通过运行实验来证明或反驳假设,从而推动持续改进,交付有价值的成果。它还能让我们专注于业务目标,引导产品团队交付业务价值,而不仅仅是提供更多功能。而且,开展影响映射不需要复杂的工具,一些便利贴、笔、开放空间和人员就足够了,最终会形成一个图形化的思维导图。

影响映射的四个组成部分

影响映射由四个关键部分组成,下面结合 PetBattle 案例进行详细介绍。
1. 目标(The Goal)
- 目标设定的重要性 :目标设定是影响映射的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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