研发管理:与员工一对一交流的执行与反思

一对一交流的想法来源两篇文章:《与员工一对一交流:企业经营必行之道》,《你知道我今天为什么来公司上班吗?》。重要性这里不再赘述。认为不重要的可以使用这样的逻辑思考:

1、  你是否想让你的直接领导找你沟通,并且说出你的真实想法?

2、  想怎么样被管理,就怎么样管理别人。

 按照这两篇文章的思路,我进行了一次员工的面谈,这里总结一下其中的经验。

 具体操作

首先,这次面谈是由我一个人来完成的,面谈的对象包括所有的研发员工。最后主管一级的员工没有全部进行交流,后面要进行补充。

其次,面谈的问题基本来自上面的文章中,包括:

·        关于我们公司的发展,你有什么好的想法?

·        你觉得我们目前面临的头号问题是什么?为什么会这样想?

·        在我们公司工作有什么不甚理想的地方?

·        同事里面你对谁的意见最大?谁给你留下的印象最好?

·        如果我把自己的位置交给你,你会对哪些方面进行变革?

·        我们的产品有什么让你觉得不满意的地方?

·        你觉得我们现在是不是有什么大的机遇没有把握住?

·        有什么事你觉得我们是应该办但却还没办的?

·        在这工作开心吗?

·        我们的建议,职业规划,学习计划,生活。(这个是我添加的)

面对的地点在我们公司的会议室中,时间是在工作时间。

收获

虽然不是很完善,但是也获得了一些比较有价值的信息:

1、  促进员工将技术交流,增加对员工的培训。

2、  项目计划制定不够合理或执行不力。经常先松后紧,开发压缩测试时间,版本提交经常延期。

3、  因为没有合适的项目管理工具,流程的执行效率低下。

4、  中层管理者要多关心一下下属的工作。

 可优化的地方

1、  应该由员工的直接主管来进行沟通,而不是由更高层管理者直接沟通。一个原因是上下级之间有更多的“共同语言”需要沟通,他们面临的相同问题更多一点,有共同的思考。这次我自己组织的这次沟通过程中存在这样一种状况:我想知道的和他们想说的有错位,他们想说的和能说的是他们的直接领导最想知道的。另一个原因是,人数太多,沟通也很耗时间。

2、  沟通的主题:这次基本按照上面的一些问题来进行沟通。首先这些问题有好几个差不多是重复的,或者区别不明显。其次,一线的员工更加关注的是他自己的工作以及他们所在组或部门的发展。所以,沟通的主题应该做一些优化,要更加贴近他们的工作。

3、  沟通的时间和地点:有文章建议多请下属吃饭,吃饭时进行沟通。这次我没有尝试。是一个可以考虑的地方。

 

有效定通的挑战:

要想一对一的沟通能够真正的起到作用,最大的挑战其实是如何让他们说出他们真实的想法。很多人出于诸多考虑(个人的发展,在乎领导的看法,为了领导的“面子”等)而不愿意将自己的真实想法说出来,特别是面对管理者(我也有这样的阻碍)。几个可以考虑的做法是:

1、  不要将沟通的结果作为考核,升职,加薪的依据。

2、  在团队中营造一种敢于表达的氛围,关键是要“不以言举人,不以人废言”,还有“不以言废人”。

3、  沟通者的沟通技巧:选择合适的时间与地点,营造宽松的气氛,在沟通中保持真诚,多听少说,多理解少反驳,保持一颗“初心”。

 

具体制度:

下面是沟通的具体制度:

1、  一对一沟通由各级主管组织,定期对直接下属进行。建议每季度一次,最长不得超过半年。

2、  时间要和员工协商,地点可以自己选择。

3、  沟通的主题:沟通者需要适当引导,让员工说出他们真正的想法。沟通的主题可以围绕上面的几点来展开,但是不限于此。主要包括:

a)        对项目组,部门,或公司的发展或优化有没有好的想法或建议?

b)        我们在项目组,部门,公司的管理上(包括开发流程,管理制度,氛围,员工福利,工作环境,管理者等各个方面)有没有做的不好的地方?为什么?有没有好的解决方法?

c)        在工作或学习中有没有遇到什么困难?生活中有没有遇到什么困难?需不需要帮助?

d)        可以谈一下现在的工作,或者具体的工作。

e)        换为思考,如果你是管理者,你会做什么变革?

f)         我们应该把握住那些机遇?这一主题对管理者非常有用。

g)        我们的建议,员工的职业规划,学习计划,生活。

这些主题最好不要采用一问一答的方式,太过正式而阻碍员工说出真实的想法。最好在不知不觉中获得答案。

4、  需要沟通记录与总结。并且汇报。

 

高层还是有必要找一下自己下面所有的员工沟通一下:每年一次。

转载于:https://www.cnblogs.com/wayne-ivan/p/4262760.html

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 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。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人是否可能违约。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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 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模型优化,实现对借款人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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