14、商业分析师:应对模糊性与提升思维能力

商业分析师:应对模糊性与提升思维能力

在项目交付过程中,商业分析师扮演着至关重要的角色。他们不仅要像企业家一样思考,运用战略思维发现项目交付流程中固有的低效问题,还要应对项目中普遍存在的模糊性。

模糊性的定义与表现

模糊性指的是处理复杂、模糊、未定义、信息不足的概念、情况和环境。在变更管理过程中,模糊性是固有的,因为该过程需要在高度复杂和多变的商业环境中处理许多未知因素。对于商业分析师来说,模糊性主要体现在以下几个方面:
1. 无结构和未定义的需求 :需求往往不明确,存在多种解释。终端用户和利益相关者起初可能认为自己知道需求,但在分析师提问后,会发现他们并不确定。有时,用户知道需求却难以表达,而且对功能产品的定义边界也在不断变化,这些都导致了模糊性的产生。
2. 缺乏文档化的流程 :许多组织的业务流程和工作流仅存在于某些终端用户的脑海中,缺乏详细的文档记录。当需要确定需求范围时,用户对流程的理解不一致,导致未明确的需求被遗漏,这就是模糊性的体现。
3. 沟通不畅和信息差距 :组织文化中如果存在信息囤积的现象,会使项目充满模糊性。信息不足时,项目参与者会通过猜测来填补信息空白,这会加剧模糊性。此外,使用技术术语或“企业行话”进行沟通,会掩盖信息的真实含义。
4. 对失败的恐惧 :组织对待失败的方式会影响项目参与者。对失败的恐惧会使包括商业分析师在内的项目人员在项目交付过程中过于谨慎,不断猜测和“读心”,从而滋生模糊性。

商业分析师提升模糊性管理技能的方法

为了应对模糊性

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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