28、软件交付目标设定与价值切片实践

软件交付目标设定与价值切片实践

在软件交付和运营的过程中,各项措施对其产生的影响可以通过四个软件交付指标来衡量,而这些指标又会对软件质量、组织产品以及客户和员工的满意度产生滞后影响。因此,捕获、衡量、可视化和分享这些指标的价值不可低估。

1. 持续指标检查

为了培养以指标为中心的思维方式,我们从小处着手,聚焦于一个应用程序、一个团队和一个产品。具体操作步骤如下:
1. 开展目标成果研讨会 :确定关键的主要成果,理想情况下是两到三个团队重点关注并努力实现的成果。
2. 收集现有软件交付和平台的指标 :查看已知的或可获取的指标信息,将其可视化展示。若无法获取,则着手开始收集。
3. 保持透明度 :将产品、软件交付和平台的成果与已知指标透明化展示。利用大型可视化信息辐射器,持续展示信息,以实现数据驱动的明智决策。
4. 建立实验模型 :在收集指标后,通过实验模型不断改进,这可能涉及流程变更、工作方式调整、新架构设计以及团队组成或组织结构的改变。
5. 创建信息辐射器 :在本次发现循环的迭代中,创建一个最终的信息辐射器,对本次循环的所有学习内容进行单页总结。

2. 创建发现地图

发现实践旨在促进组织内不同角色和职能之间的有效沟通。在之前的发现过程中,我们可能已经使用了多种工具和方法,产生了大量的信息辐射器,如北极星图、影响地图、同理心地图、事件风暴、非功能地图、基于指标的流程映射等。这些工具中蕴含着有价值的信息,我们应保持其可见

【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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