团队的类型

团队的类型

 根据团队存在的目的和拥有自主权的大小可将团队分成三种类型。

◇问题解决型团队
◇自我管理型团队
◇多功能型团队

  问题解决型团队
  问题解决型团队的核心点是提高生产质量、提高生产效率、改善企业工作环境等。在这样的团队中成员就如何改变工作程序和工作方法相互交流,提出一些建议。成员几乎没有什么实际权利来根据建议采取行动。

  【示例】

  80年代最流行的一种问题解决型团队是质量圈,看一下它的构造。

 

图3-2质量圈

  质量圈分成六个单元,或六个部分。
  首先要找到质量方面存在哪些问题,接下来在众多问题中选择一些必须马上解决的,然后进行问题的评估——如果不解决可能会带来什么样的损失,这个问题的等级是重量级的还是轻量级的?第四个部分是推荐的方案,要解决问题采取什么样的方式比较好?第五是评估方案,看看可行不可行,它的成本花费是多少。最后一部分是决策最终是否实施。

 

图3-3 问题解决型的团队

  通常质量圈由5到12名员工组成,他们每周有几个小时碰头,着重讨论如何改进质量,他们可以对传统的程序和方法提出质疑。在质量圈中问题的确认这一部分是由管理层来最终实施的,团队的成员没有权力来确定问题在哪里,只能提出意见。第二到第四个部分是由质量圈的成员操作,最后两个部分需要管理层和质量圈的成员共同把握。
  在这6个部分当中权利其实是分解的,并不是所有质量团队的成员都有权力或能力完成这六个任务。

  自我管理型的团队

  质量圈对表现企业的质量行之有效,但团队成员在参与决策方面的积极性显得不够,企业总是希望能建立独立自主、自我管理的团队——自我管理型团队。

 

图3-4自我管理型的团队

  【示例】

      美国德州一汽公司因为推行自我管理型团队而获得国家质量奖。美国最大的金融和保险机构路得教友互动会,因为推行自我管理团队在4年的时间中减员15%,而业务量增加了50%,主要的原因是提高了员工的满意度,推行了自我管理型的团队。麦当劳成立了一个能源管理小组,成员来自于各连锁店的不同部门,他们对怎样降低能源问题提供自己鉴定的方宁,解决这一环节对企业的成本控制非常有帮助。能源管理小组把所有的电源开关用红、蓝、黄等不同颜色标出,红色是开店的时候开,关店的时候关;蓝色是开店的时候开直到最后完全打烊后关掉。通过这种色点系统他们就可以确定,什么时候开关最节约能源,同时又能满足顾客的需要。这种能源小队其实也是一个自我管理型团队,能够真正起到降低运营成本的作用。

      但推行自我管理团队并不总是能带来积极的效果,虽然有时员工的满意度随着权利的下放而提升,但同时缺勤率、流动率也在增加。所以首先要看企业目前的成熟度如何,员工的责任感如何,然后再来确定自我管理团队发展的趋势和反响。

  多功能型的团队

 

图3-5 多功能型的团队

  多功能型团队是由来自同一种等级不同领域的员工组成,成员之间交换信息,激发新的观点,解决所面临的一些问题。

  60年代爱必尔诺威开发了卓有成效的360类反馈系统,该系统采用的是一种大型的任务攻坚团队,成员来自公司各个部门。由于团队成员知识、经验、背景和观点不太相同,加上处理复杂多样的工作任务,因此实行这种团队形式,建立有效的合作需要相当长的时间,而且要求团队成员具有很高的合作意识和个人素质。

  【示例】
  麦当劳有一个危机管理队伍,责任就是应对重大的危机,由来自于麦当劳营运部、训练部、采购部、政府关系部等部门的一些资深人员组成,他们平时在共同接受关于危机管理的训练,甚至模拟当危机到来时怎样快速应对,比如广告牌被风吹倒,砸伤了行人,这时该怎么处理?一些人员考虑是否把被砸伤的人送到医院,如何回答新闻媒体的采访,当家属询问或提出质疑时如何对待?另外一些人要考虑的是如何对这个受伤者负责,保险谁来出,怎样确定保险?所有这些都要求团队成员能够在复杂问题面前做出快速行动,并且进行一些专业化的处理。

  虽然这种危机管理的团队究竟在一年当中有多少时候能用得上还是个问题,但对于跨国公司来说是养兵千日,用兵一时,因为一旦问题发生就不是一个小问题。在面临危机的时候,如果做出快速而且专业的反应,危机会变成生机,问题会得到解决,而且还会给顾客及周围的人留下很专业的印象。

### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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