上司

早在1958年,州立农业保险公司(State Farm Insurance Company)的员工帕特里夏·贝斯·哈瑞斯基(Patricia Bays Haroski)就曾希望人们在当年的10月16日正式表扬他们的上司。她的目的是什么?改善上司和直接部属之间的关系!但为什么选在那一天?因为那一天正好是她父亲的生日,她认为父亲是个好上司。

把时间快进到55年后的今天,从美国到澳洲、印度、南非和其他六个国家,人们都在表彰他们的上司(或至少假装如此)。贺曼公司(Hallmark)目前在旗下各家分店提供超过50种“全国上司节”(National Boss’s Day)的贺卡。

不过我敢说,许多员工并不想奉承自己的上司,宁愿问上司这个问题:你对我的真正期望是什么?

即使现在大家都非常关注绩效指标,但上司想要什么或期望什么,大家不一定很清楚。为什么?也许大家以为那些期望已经很清楚了,其实并非如此。或者,也许员工给自己压力要做得更好。上司与下属都有责任,确保双方清楚说明并了解彼此的期望。但是,这种有效的意见交换,无论是进行的频率或质量,并不如我们的预期。

但不要绝望!我可以相当有把握地告诉你,你上司的期望是什么。我有幸一直和许多产业与专业领域的主管共事,包括金融、医疗保健、教育、能源和技术。从我的有利位置看来,这些信息是明确、一贯的。我认为你的上司一定会期望的是什么。

看看这些期望,反观你的想法:你认为自己在什么地方和他们的期望完全契合、什么地方你需要多加询问,什么地方你需要多加努力。

你的上司会期望你:

1、努力不懈地专注于达成业绩目标,并及时、且负责任地完成项目或计划。如果很遗憾地事情失败了,你的上司会期望事先获得某种预警信息。

2、明白对上司很重要的某些数字或计划。你是否能够随口说出那些数字,并持续告知你的上司那些数字的走向?你应该做到这样。此外,如果这些数字或方案偏离了轨道,你的上司会希望你及早去通报他出了问题,并给他提供几个深思熟虑过的可行解决方案。

3、掌握你的组织、顾客和基本客户群的动向。你应该知道压力点在哪里,以及目前的应对情况。

4、清楚了解公司在广义上及长期的走向。对于公司应走的方向及其理由,你应该要有一些值得人重视的想法。

5、了解你的下属及下属的下属,知道他们的强项、弱点和潜力。他们的工作如何协助公司达到目标?他们的工作和组织的策略有何关联?

6、培养一批能干的追随者,他们信任你,也彼此信任,让你消息灵通,并觉得你一直在协助及指导他们,但不会妨碍他们。想想最近五个走进你办公室的直接下属。他们想要什么?你与他们的关系如何?

7、能够发现即将出现的问题,并有效地及时分析、解决问题,无论是单独地或与同事合作。

8、能够一贯地与他人良好合作。也就是说,有足够的自信说出自己的想法,也有足够的自信来倾听、尊重别人的意见,并有可能把它们整合到自己的观点中。

你可以用两种方式来使用这个清单。首先,也是最明显的,就是要确保在你上司看来,你在这八个方面都符合他们的期望。其次是想一想每个向你报告的人。这些是你期望他们做到的事情吗?他们知不知道?你如何知道他们知道?你能确定吗?

试想一下,如果你的直接下属做到了所有这八点,你会多么重视他们。试想一下,如果全公司的人员都达到这些期望,这对所有的上司来说,将是多么宝贵的事,可能会让他们非常高兴。(文章来自:成功时代,作者:罗伯特·加尔福特(Robert M. Galford)是领导组织中心执行合伙人,也是哈佛大学设计研究学院“企业主管教育”的领导力研究员。)

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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