项目经理的商务指南系列之二:认识责任(敏捷开发,专家与杂家)

本文探讨了项目经理在项目管理中应具备的商务知识与技能,强调了商务能力对于项目成功的重要性,提出了项目经理应如何从责任、权利和利益统一的角度看待商务责任。

 本文是项目经理的商务指南系列中的第一篇。(之一:序言及项目本质之二:认识责任之三:认识客户之四:认识谈判,之五:认识项目进展,之六:认识回款,之七:将项目推向不败之地)

认识责任

本系列的名称为:项目经理的商务指南。我们好端端地做项目管理,商务自有销售来管理,为什么要我们管这个呢?这要从另外一个事情谈起。

现在的项目经理,多数在之前是普通的程序员。那么,有没有项目经理想回到程序员的呢?肯定不多。为什么没有人愿意把“本来是别人做的管理工作”扔掉之负责技术呢?当然不是因为想承担管理责任,这是想保持管理权利。

同样的,项目经理常常抱怨没有商务权力,等自己接手项目的时候,一切前因后果都已经敲定了;当项目好不容易完成的时候,努力半天回款也没自己的份。但是很少见到项目经理抱怨没有商务责任的,每个人都希望把责任推得一干二净到销售身上,殊不知这就是项目经理们没有商务权力和商务利益的本因。

因此要从责权利统一的角度看待责任。

认识专业性

又有一些项目经理说:我希望做专业的项目经理,不想当杂家。但其实如果问:你做项目管理有哪些专业技能?又答不上来。

假使我们不从懒惰怕事的角度看待这个矛盾,而是从“如何成为专业的项目经理”角度看待专家与杂家,结果应该如何呢?

百度词条上“专家”的定义是:专家,指具备专业技能,并依赖此类技能为生的职业人士。

很多人把它理解为“具备专一乃至单一技能,并依赖此类技能卫生的职业人士”,是明显的错误。

其实最好的程序员,一定熟悉业务;最好的产品经理,一定熟悉市场;最好的项目经理,也一定熟悉商务。

商务技能,是项目经理所需要具备的专业技能之一;销售人员需要用项目管理技能来加强自己的商务技能;项目经理要用商务技能来加强自己的项目管理技能

认识项目的本质

上一章节我们提到了项目的本质是互利的交易,是购买价值的过程

前者要求我们必须以交易的眼光来看待项目,没有商务知识是不可能完成的。

后者要求我们按照“价值”而非“进度、质量、成本”来看待项目。“进度、质量、成本”不就是价值吗?是,也不是。用“手机的功能、价格不就是价值吗”来帮助理解,会容易一些:世界上有功能很少,价格昂贵的手机在热销,就必有进度很迟、质量很差、成本很高的项目在结项回款。

 

到这里,基本上就说明了商务的确是项目管理最重要的辅助知识。

不过说归说,在开发人员眼中最讨厌的人是销售,比销售更讨厌的是客户。怎样越过心理的障碍,与客户打交道呢?下一篇文章将提及此事。

 

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/JPAORM/archive/2011/10/07/2510429.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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