沟通从细节做起

很多管理者都认为沟通是一件非常简单的事情,甚至没有人承认自己不会沟通。但是,在一个企业里,各级管理人员要想把沟通做到位,并没有想象的那么简单,只是大多数人意识不到沟通的复杂性而已。我在惠普工作了15年,在经历了无数次的培训之后,在经过了多任上司的调教之后,才算弄明白了沟通到底是什么。比如,很多公司都经常出现这样的问题:上司把任务交代给部下,部下说知道了,没问题。可是在执行环节出现了偏差,上司认为部下没有按照自己说的去做,而部下认为自己当初的理解就是这样,肯定是上司没说清楚,结果是互相埋怨,推卸责任,甚至产生矛盾。

  为什么会这样?因为人的本性就是按照自己的理解去做事,如果双方在事先没有花时间详细地沟通,就很容易出问题。记得小时候看电影的时候,有这样一个场景:在海上航行时,船长发指令说:左满舵,轮机手会回答:满舵左,后者并不是重复上司的指令,而是从另外一个角度去表达自己的理解。尽管那时候我们都不明白为什么,但是现在想来就很简单了——这是一种有效的沟通方式。很多人理解的沟通就是告诉别人一件事,发个邮件,打个电话,留个言或者发个短信,这就算是沟通了。其实真正的沟通要复杂得多。

  那么真正意义上的沟通意味着什么呢?

  第一,要确定告诉别人的是什么信息,比如一件事;

  第二,要确认对方是否收到了信息,即对方要做一个回应;

  第三,就是对方理解了吗,清楚了吗?需要对方给出一个明确的理解信息,最好是让对方把理解的意思用不同的方式反馈回来,这样才知道对方是否确实理解了自己的意思;

  第四,对方在理解了信息之后,是否认同,是否接受这个信息(比如一项工作任务),如果接受的话,需要给出一个承诺,比如什么时间完成,让工作进展有一个相对的可控性;

  第五,在接近任务完成日期的时候提醒对方,让对方知道完成任务的时间快到了;

  第六,在完成日期那一天不管对方是否完成了任务,都要给相关人员一个汇报总结,既包括对方当事人,也包括自己的上司,对方的上司以及其他人员。如果对方圆满地完成了任务,通常要向对方表示感谢。如果对方没有按时按要求完成任务,那就要把这件事情告诉自己的上司和对方的上司,把事情的原委写清楚,接下来如何做需要一个建议。这就是我所理解的沟通过程。所以说,沟通一定是双向的,如同是握手关系,需要双方共同努力。在惠普,大家对沟通都非常重视,以避免不必要的误会和麻烦,这些在很多细节上都能体现出来。比如,我们去国外某个地方开会,会议组织者在会前一周左右会给每个参会人员发一份地图和行车指南,上面对坐什么车、如何乘车、费用多少,沿途有什么标志等,都写得很具体;如果是自己开车,从哪条公路转到哪条公路都一一列举出来,然后把这个地图和行车指南用电子邮件发给每个人。之所以这样做,是基于这样一个前提,那就是:假定所有人都是第一次到这个地方来的陌生人,所以尽量详细,即使有些人知道地址也同样对待,这是一种很简单的人性化的沟通方式。但是很多企业和机构,很少站在对方的立场上去考虑问题,地图是给知道路的人设计的,不知道路的人拿着地图也找不到,因为到目前为止我在国内没有见到过任何一份详细的地图,能把所有的道路都标示出来,都是一些“大概齐”式的地图。

  在惠普工作那么多年,我已经习惯了这种沟通方式。所以,如果我请客人去家里做客,事先都会给他们一张地图,告诉大家有几条路可以去我们家,每一段路从哪儿走,哪儿拐弯,旁边有什么参照物,每一段路大概有多远等等,看着这张地图,大家就很容易找到。这都是常年形成的习惯,也是终生受益的好习惯。
  沟通是一个闭环,涉及到很多步骤,不像人们想象的那么简单,必须有来有往,形成互动,类似于“握手关系”。

 
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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