项目管理

本文探讨了互联网公司项目管理的两种形式:大型项目与小型项目。大型项目如产品开发,采用迭代式开发,常用Scrum和XP敏捷开发;小型项目如定制、外包或维护项目,需求确定,适合瀑布式开发。文章详细介绍了敏捷开发流程,包括产品版本路线图的制定、迭代开发计划的安排,以及如何应对市场变化,适用于不同规模和类型的产品。

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互联网公司的项目一般走立项的形式,按照项目周期,需求数量可以划分为大型项目和小型项目。大型项目比如产品开发(初期重要产品的搭),周期一般在3个月以上,需求不确定,变化快;小型项目比如定制项目,外包项目,产品处于稳定期的维护项目,技术类服务器重构项目,算法项目,预研项目等。

按照项目开发生命周期来划分,产品开发一般采用迭代式开发,常用scrum和xp敏捷开发,产品维护项目,预研项目可以走普通的立项方式;需求确定的定制项目,外包项目采用瀑布式开发,即使项目失败推倒重来代价也不高。

产品开发走敏捷开发的流程,首先制定产品版本路线图,确定每个版本的产品需求,发布时间;然后针对每个版本的需求制定迭代开发计划,针对小版本可以一个版本只用一次迭代,大版本一个版本多次迭代。迭代的划分可以根据需求的主次来划分,先制定主要需求的迭代计划,如果主要需求3周能完成,则迭代1的周期就是3周,不用强求一定是2周或者4周;对于超出3周的需求可以进行拆分放到迭代2中,但是要保证迭代1的业务流程能走通,即是增量开发,剩下的版本需求按上述流程进行迭代,知道完成一个版本或者项目的发布。针对版本规划,市场变化较快,响应要求高,快速验证的产品,可以按照月度进行规划,对于企业级大型产品或解决方案可以按照季度进行规划。

中型产品或者项目,比如2个月左右的项目,采用敏捷开发迭代3次左右就可以发布了。

这里说明一下,产品发布v1.0之前的内部开发过程中,为了跟踪项目的进度可以制定内部测试版本号,大型产品可以划分不同的内部测试版本路线图,比如v0.1实现主要需求,v0.2实现次要需求,一次类推,在版本内部也采用迭代式开发,发布后的用户版本命名为v1.0。

 

产品处于稳定阶段的小需求,小调整,如果不会对业务和营收造成影响,可以让开发测试轻松些,给较多的时间来完成发布。

产品维护项目,预研项目可以不用制定产品版本路线规划,技术类项目,服务器代码重构(一般稳定的服务器需要经历2到3个版本),算法项目等走普通立项,v1.0,v2.0;需求确定的项目,定制项目,外包项目可以不用版本路线规划,采用瀑布式开发。

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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