七个人生工具:SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则

本文深入解析了SWOT分析法、PDCA循环规则、6W2H法、SMART原则、时间管理、任务分解法以及二八原则等七大关键技能,帮助码农清晰把握自身优势与劣势,把握环境提供的机会,防范风险与威胁,从而有效提升成为架构师的能力。

一、SWOT分析法:
Strengths:优势
Weaknesses:劣势
Opportunities:机会
Threats:威胁

意义:帮您清晰地把握全局,分析自己在资源方面的优势与劣势,把握环境提供的机会,防范可能存在的风险与威胁,对我们的成功有非常重要的意义。

二、PDCA循环规则

Plan:制定目标与计划;
Do:任务展开,组织实施;
Check:对过程中的关键点和最终结果进行检查;
Action:纠正偏差,对成果进行标准化,并确定新的目标,制定下一轮计划。

意义:每一项工作,都是一个pdca循环,都需要计划、实施、检查结果,并进一步进行改进,同时进入下一个循环,只有在日积月累的渐进改善中,才可能会有质的飞跃,才可能取得完善每一项工作,完善自己的人生。

三、6W2H法

What:工作的内容和达成的目标;
Why:做这项工作的原因;
Who:参加这项工作的具体人员,以及负责人;
When:在什么时间、什么时间段进行工作;
Where:工作发生的地点 ;
Which:哪一种方法或途径;
How:用什么方法进行;
How much:需要多少成本?

意义:做任何工作都应该从6W2H来思考,这有助于我们的思路的条理化,杜绝盲目性。我们的汇报也应该用6W2H,能节约写报告及看报告的时间。

四、SMART原则

Specific 具体的;
Measurable 可测量的;
Attainable 可达到的;
Relevant 相关的;
Time based 时间的;

意义:人们在制定工作目标或者任务目标时,考虑一下目标与计划是不是SMART化的。只有具备SMART化的计划才是具有良好可实施性的,也才能指导保证计划得以实现。

特别注明:

有的又如此解释此原则:

——S代表具体(Specific),指绩效考核要切中特定的工作指标,不能笼统;
——M代表可度量(Measurable),指绩效指标是数量化或者行为化的,验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的;
——A代表可实现(Attainable),指绩效指标在付出努力的情况下可以实现,避免设立过高或过低的目标;
——R代表现实性(realistic),指绩效指标是实实在在的,可以证明和观察;
——T代表有时限(time bound),注重完成绩效指标的特定期限。

五、时间管理-重要与紧急

A、重要且紧急
紧急状况
迫切的问题
限期完成的工作
你不做其他人也不能做

B、重要不紧急
准备工作
预防措施
价值观的澄清
计划
人际关系的建立
真正的再创造
增进自己的能力

C、紧急不重要
造成干扰的事、电话、
信件、报告
会议
许多迫在眉捷的急事
符合别人期望的事

D、不重要不紧急
忙碌琐碎的事
广告函件
电话
逃避性活动
等待时间

优先顺序=重要性*紧迫性在进行时间安排时,应权衡各种事情的优先顺序,要学会“弹钢琴”。

对工作要有前瞻能力,防患于未然,如果总是在忙于救火,那将使我们的工作永远处理被动之中。


六、任务分解法[WBS]

即Work Breakdown Structure,如何进行WBS分解:目标→任务→工作→活动

WBS分解的原则:
将主体目标逐步细化分解,最底层的任务活动可直接分派到个人去完成;每个任务原则上要求分解到不能再细分为止。

WBS分解的方法:
至上而下与至下而上的充分沟通;
一对一个别交流;
小组讨论。

WBS分解的标准:
分解后的活动结构清晰;
逻辑上形成一个大的活动;
集成了所有的关键因素包含临时的里程碑和监控点;
所有活动全部定义清楚。

意义:学会分解任务,只有将任务分解得足够细,您才能心里有数,您才能有条不紊地工作,您才能统筹安排您的时间表。

七、二八原则

巴列特定律:“总结果的80%是由总消耗时间中的20%所形成的。” 按事情的“重要程度”编排事务优先次序的准则是建立在“重要的少数与琐碎的多数”的原理的基础上。

举例说明:
80%的销售额是源自20%的顾客;
80%的电话是来自20%的朋友;
80%的总产量来自20%的产品;
80%的财富集中在20%的人手中;

这启示我们在工作中要善于抓主要矛盾,善于从纷繁复杂的工作中理出头绪,把资源用在最重要、最紧迫的事情上。

转载于:https://my.oschina.net/moks/blog/513669

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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