创业初期最常遇到的10种现实情况

本文揭示了创业初期面临的十大常见现实情况,包括面对员工的高期望、寻找有价值的项目、应对创业公司的特立独行文化等。文章强调了创业过程中不可避免的挑战,并提供了如何克服这些挑战的建议。

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成功的创业者也不会认为其他创业公司会碰到和自己一样的困难,因为创业者总是习惯于拿那些宣告胜利的发布会以及成功公司经过修订的历史来对照自己日常的艰苦拼搏。为了让你知道自己并非孤军奋战,我总结了创业初期最常遇到的10种现实情况:

1. 最忠实的信徒也会因最轻微的刺激而发飙。

创业公司中最好的员工往往会非常焦虑。他们熬夜接听咨询、帮助的电话,顶撞上级,并引用约耳·史波斯基①关于Aerons椅子的看法、保罗·格雷汉姆关于酷比魔方的看法。他们是你的心腹和骨干,所以你必须满足他们的要求,即使他们要求很多。而唯一让他们死心踏地跟你干的办法就是让他们各司其职。

2. 优秀的人需要大项目

如果你做的事情毫无价值,那你也找不到有价值的人来做。我经常想到艾兹拉·庞德(Ezra Pound)对他的史诗《诗章》(The Cantos)的评价:“如果这是个失败,那这个失败抵得上这个时代所有的成功。”我们不是在写诗,但是与我们利益紧密相关的是我们是与房地产代理的竞争,而不是仅仅给他们打广告。所以,你需要一个大项目以便雇用那些对此感兴趣的人加盟。

3. 创业公司怪人云集。

如果让你离开微软公司,加入一个新兴公司,你肯定对目前的工作状况心怀不满,并且不切实际地认为新的环境也许会有所改变。这是一种不稳定的联系,其结果可能是集体情绪波动和员工良莠不齐,所以如果你新公司古怪的人似乎多了一些也不用担心。

4. 好程序需要时间。

一个出色的软件工程师胜过10个平庸之辈,尤其在开创一个项目时。但是出色的工程师也需要时间:每当想到我们的人才带着些有关工程范例的新灵感时,我们就不必再费神费时为设计和测试进行日程安排了,因为我们已经付出努力了。创造出与众不同的优良的东西是需要时间的,而过于要求时间有时则适得其反,所以要“忙而不乱”。

5. 每个人开发的产品都必须不断改进。

制作第一代产品可以走的捷径以及不曾预料到的问题,总能说明你必须在制造第二代、第三代产品时要对某些地方进行改造。不要灰心丧气或目光短浅,不断改进就行了,这只是事物发展的规律。

6. 无畏的领导者经常会被吓着。

最近我听说,最有发展前途的创业公司的总裁过去经常匿名问他Facebook上的朋友自己的想法好不好。只是觉得担心并不意味着你的想法不好,而最好的想法往往是那些让你感到最害怕的。也不要相信企业家们说他们当时都“知道”去做什么,其实他们都是事后诸葛亮。

7. 工作总是很艰巨的。

大部分创业公司总是能发现一个有待解决的有趣问题,然后一直为了解决它而努力。在最近一次颁奖典礼上,微软公司总裁史蒂夫·鲍尔默(Steve Ballmer)试图找出微软成功的秘诀,结果只想出一句话:“努力、努力、努力、再努力地工作”。这显而易见是个套话,而大部分创业者念念不忘的总是灵光闪现的那一刻。如果你不相信自己具有可靠的竞争优势,那你就要靠扎实努力来击败对手的,所以要努力工作。

8. 不会越来越好——已经很好了。

在创业初期,对于新兴公司,人们关注的是成功之后的美好前景。但是一旦到了成功的那一刻,他们又开始谈论成功前的奋斗历程多么美好。每当我碰到这种情况,就会想到一个生于7世纪末的本笃会修士彼得尊者(Venerable Bede)抱怨8世纪的人失去了7世纪修道士所具有的热情。即使在黑暗时代①的最黑暗时期,人们还怀念黑暗时代(中世纪)。创业公司的员工就如同中世纪的僧侣一样:总是认为天堂就在前边,只是最近的情况才不太好。如果你能够开始享受创建一个新公司的过程而胜过享受最终的结果,那你会是个不错的领导。

9. 事实是唯一的货币。

上星期有天吃午饭时,一个工程师说面试过程中他记住的唯一事情是我们Redfin——或任何创业公司——最可能面临的结果是破产,但是无论如何他都会跟我们一起干。这很奇怪,因为我们越是告诫人们这些风险,他们似乎就越不重视这些。既然你必须一直冒险,那你就必须一直提醒人们他们可能面临的风险。

10. 1亿美元以后才有竞争。

一位红杉资本的合伙人曾告诉我,只有收入达到1亿美元时,竞争才真正开始。也许现在的资金门槛没这么高了,但如果你在做一件有价值的事情的话,那别人也会这样做。由于你无法从竞争对手漂亮的网站上看到背后的操作流程,所以就想当然地认为这些挑战就只发生在自己的公司。但其实他们同样也会遇到,你要相信这一点。

我开过4家公司,在另外三家公司的董事会曾任职。凯尔曼说出了真相。不要让我们误会:开公司的确是个很美好的经历,但同时也是艰巨而可怕的。如果那么容易,很多人就会去做了,但这也往往意味着说明竞争更激烈。另外,只有让你自己都感到可怕的东西才会让你更强大。

摘自华中科技大学出版社《创业的现实》

作者:盖伊·川崎     来源:华中科技大学出版社

转自:http://kb.cnblogs.com/page/84339/

转载于:https://www.cnblogs.com/fly-fish/archive/2011/03/18/1987594.html

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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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