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  • 开发c程序的基本步骤
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    2021-05-19 18:29:21

    大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。

    开发c语言的七个基本步骤是:

    1、定义程序目标。在开始写程序之前,应对希望程序要做什么有一个清晰的想法。考虑程序需要的信息,程序需要进行的计算和操作,以及程序应该报告的信息。在这一规划阶段,应该用一般概念来考虑问题,而不是一些具体的计算机语言术语来考虑。简单来说,要思考的就是,这个程序是用来做什么的。

    2、设计程序。当对程序需要完成的事情有一个概念性的认识后,该决定程序要如何完成它,用户界面应该是怎么样的,程序应该如何组织,目标用户是谁,有多长的时间来完成实现这个程序等等。

    3、编写代码。在程序有了清晰的设计后,就可以通过编写代码来实现它了。也就是说,将设计构思转变为C语言。

    4、编译。下一个步骤是编译源代码。编译细节取决于编程环境,下面很快就会看到一些常见的环境,要做的事情有一个一般性的了解。

    5、运行程序。可执行文件就是打开之后可以直接能够运行的文件。在一般的操作系统中(例如Windows,Linux),要想运行某个程序,只需要双击这个文件或者右键打开就可以运行,这就是可执行文件。

    6、测试和调试程序。程序能够正常运行那是极好的,但有时候它也可能运行不正确。因此,应该进行检查,看程序是否存在错误。

    你犯错误的机会很多。你可能会犯一个基本设计错误,可能会错误地实现了好的想法,可能会因为忽略了某个条件而将程序搞得一团糟,可能会错误地使用C,可能会犯打字母错误,也可能会将中英文输入搞错等等。

    7、维护和修改程序。在为自己或为别人创建程序后,该程序可能会有更广泛的应用。如果是这样,你可能会发现需要对其进行更改,也就是项目的维护和修改。在这里不得不提代码风格和注释的作用了,很多人都不喜欢写注释,代码风格也极乱。

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    对于一个大数据应用项目/产品的落地,可以大致总结为五大步骤阶段:

    数据规划、数据治理、数据应用、迭代实施、商业价值。

    第一阶段:数据规划

    一个成功的大数据项目,需要有一个良好的开端,即做好数据规划阶段的各项工作,具体包括:

    战略意图:在这个阶段,要明确战略意图,这个战略意图需要在相关干系部门之间达成一致和共识,换句话说就是为什么要搞这个大数据项目?

    战略规划:战略意图清晰以后,就可以作为贯穿整个项目过程的灯塔,接下来要需要将战略意图转变为战略规划,通过战略规划来进一步让相关干系部门和人员清晰的认识到这个大数据项目将要做什么?

    商业目标:战略规划完成后,就要明确这个大数据项目的商业目标,即通过这个大数据项目实施,为企业带来怎样的商业价值?是降低成本呢,还是扩大营业收入,亦或是通过创新业务为企业带来新的价值增长点?

    执行方针:商业目标确定以后,需要进一步来确定该大数据项目的执行方针,包括:项目执行的基本原则、利益分配原则、分歧处理原则等等。

    组织支撑:上述Action完成后,就需要建立对应的项目组织了,成立项目小组,明确相关岗位以及岗位职责,根据不同的战略意图、战略规划、商业目标和执行方针,建立不同架构和规模的组织。

    上述Action还都属于项目可以成功落地的先导性工作,那么接下来就是许多细致的具体工作,这些具体工作都是保障项目可以成功落地的基石。

    产品(项目)规划:协同各个干系的部门和干系人,有效的建立起来项目内容规划机制,完成产品(项目)的总体规划。

    场景规划:完成产品(项目)的总体规划,作为大数据项目,需要继续规划出主要的应用场景,场景规划是有效地推动后续步骤阶段的基础,场景如果规划的不清晰,直接会影响到后续的一系列Action的执行。

    需求评估:产品(项目)规划、场景规划完成后,需要将规划内容反复与各个干系部门和干系人进行沟通与确认,最终形成项目需求说明书,同时完成需求的评估,评估相关规划和需求是否可以满足战略意图、战略规划以及商业目标。

    上述Action完成后,需要从架构和落地角度,进一步深化:

    架构规划:根据已完成的产品(项目)规划、场景规划和需求评估,从落地的角度完成数据架构规划,架构规划是项目成功落地的重要环节。

    有的大数据项目,还需要引入第三方的数据支持,以及体系内其他非干系部门的数据支持,这样就需要进行有效合作。

    合作意图:如果项目需要引入第三方的数据支持,以及体系内其他非干系部门的数据支持,需要充分评估项目风险与合作意图,有效达成合作共识。

    第二阶段:数据治理

    第一阶段的工作完成以后,已经具备了一个大数据项目成功落地的良好基础,接下来就需要按照数据规划阶段的成果继续后续的环节,首先要做的就是要有数据,并且要有高质量的数据,数据到位才能保障项目的有效推进和执行:

    来源评估:在数据治理阶段,首先要进行数据来源评估,展开数据梳理相关的工作,及时发现数据来源可能存在的风险并加以处理。来源评估完成后,确认可以有效获取到所需要的对应数据来源的数据,就可以进行数据的获取工作了。

    数据采集:数据采集是一个很重要的工作,只有把数据采集来,才能进行一系列的大数据相关的工作。数据采集过程中,注意数据采集的有效性。

    数据预处理:为了更好的、更有效的存储有价值的数据,同时方便系统对数据的使用,部分数据可以做预处理。

    数据质量:数据质量环节很重要,如何有效保证数据的质量?直接影响着大数据项目的实施效果,在这个环节中,要投入很多的精力去形成标准,并建立相对自动化的数据质量系统。

    上述的几个环节,必要时需要借助专业的产品工具。

    数据管理:数据管理工作,将影响项目的整个周期,建议采用专业的数据管理产品和工具,或借助有开发能力的供应商量身定做一套数据管理系统。

    第三方数据:可以通过数据资产置换、购买等等方式完成第三方数据的接入。

    在整个第二阶段会形成一系列的标准和流程,这里不一一赘述。

    第三阶段:数据应用

    第一、第二阶段工作完成以后,就将进入最重要的第三阶段工作,在这个阶段中,我们将承前启后的推动大数据项目完成落地工作,真正去形成大数据的应用,带来真实的业务价值:

    场景细分:在这个阶段,对于第一阶段中形成的场景规划,要进行可被实现的场景细分,通过对场景的细分,形成一个个的用例(UseCase)。

    干系组织利益共识:通过场景的细分后的一个个用例(UseCase),已经可以很好的明确给各干系组织带来的业务价值,在这个时候需要推动各个干系组织形成利益共识,以免由于利益问题导致项目执行的阻碍。

    完成上述Action后,就需要借助供应商的参与和力量继续完成后续的Action。

    功能规划:经过上述Action环节,项目已经进入重要的落地阶段,需要根据已经整理好的用例(UseCase)、数据,形成具体的功能规划。这些功能规划,需要是可被准确识别和实现的,直接对应了大数据应用系统的功能点。

    技术选型:完成了功能规划,就需要进行技术选型工作,由于大数据相关的技术非常多,这项工作需要借助专业供应商的力量来一起完成,需要充分考虑非功能性指标,比如:性能要求等等。

    产品选型:技术选型后,需要根据选择的技术路线,来找到可供选择的、符合技术路线的产品,完成产品选型工作,如:数据科学平台等等。

    应用分析模型设计:大数据项目的一个重要的内容,就是要通过数据来形成各种应用分析模型,借助类似于数据科学平台类的产品,可以快速有效形成各种预测分析模型。完成这个环节的工作,需要有数据科学家、业务分析师等等一系列的角色参与相关工作。或者说引入第三方的成熟产品,如客户智能分析平台、物联网智能分析平台、运营智能分析平台等等,通过引入这些产品来直接引入成熟的分析模型。

    技术选型、产品选型以及应用分析模型建立后,就需要进行验证工作了,主要包括场景PoC和商业验证。

    PoC:选取具有典型代表意义的大数据应用场景,进行现场的PoC验证工作,通过PoC,修正和完善每个用例(UseCase),同时验证技术选型、产品选型的正确性,发现问题及时处理,甚至重新选择技术与产品。

    商业验证:PoC环节完成后,还需要进行商业验证,验证和评估一些关键场景用例(UseCase)的应用效果,评估和预测是否可以达成商业目标,从而推导出达成商业目标可能存在的问题和风险,进行修订与处理,必要调整各个干系部门和干系人之间的利益共识。

    第四阶段:迭代实施

    前三个步骤阶段的工作有效得完成后,就进入了第四步骤阶段迭代实施,之所以是迭代实施,也跟大数据类项目的特征有关,就如大数据建立分析模型是一种探索的过程一样,大数据项目的执行也需要进行不断的验证、修正、实施这样的工作,可能需要经过多轮的迭代才能完成项目的建设:

    模型应用:第三阶段中经过PoC和商业验证的模型,需要开发为特定的大数据分析应用才能最终为使用者所使用并发挥价值。在模型应用过程中,注意模型的规约和使用条件,注意与现有系统的融合。

    系统开发:系统开发工作是保证模型应用环节有效达成的手段,同时通过系统开发能力可以开发出围绕大数据分析应用的外围系统。

    效果评价:效果评价环节,主要是组织相关干系组织与干系人,对实施效果进行研讨和确认,同时对利益共识进行确认和达成一致,如果没有达到预期效果则继续进行迭代改进。

    业务验证:业务验证工作是保障大数据分析应用项目真正可以融合于业务、服务于业务的重要手段,业务验证建议从业务流程是否通畅、关键业务点是否达到预期目标、是否对业务办理产生障碍等等多方面进行。验证人员需要是使用该大数据分析应用系统的一线业务人员。

    如果上述的环节发现了重大问题,则针对问题形成改进方案后进入迭代改进环节。

    迭代改进:迭代改进分为小迭代和大迭代,小迭代是在同一期项目中完成的,受到项目上线周期的制约,小迭代可以改进的问题是有限的、小型的。对于影响范围巨大,难度较高的问题需要进入大迭代改进,大迭代一版来说可以规划为项目的二期、三期等等,直到达成预期的战略意图、战略规划和商业目标。

    经过上述的Action环节,一个成功的大数据应用项目终于落地了,这也仅仅是落地的开始,接下来的工作是检验项目成果和真正发挥大数据价值的时刻:

    实施推广:围绕项目的战略意图、规划和商业目标,进行有效的实施推广工作将变得非常重要,良好的实施推广工作可以真正让大数据应用分析项目用起来,让数据“活”起来,源源不断产生价值。推广过程,要巧妙的运用各个干系部门和干系人之间的利益共识。

    数据安全:大数据项目有自己的特点就是一切都围绕数据来展开,说到数据就会涉及到一些隐私数据、高密级数据等等,不管在开发过程中、还是在推广过程中,亦或是在第二阶段的数据治理过程中,都需要严格遵守相关信息安全和数据保密的规划,从技术上和使用上都要保证数据的安全。数据安全是一个大数据项目真正可以成功的重要内容。

    第五阶段:商业价值

    前面四个步骤阶段工作很好的完成后,就是享受大数据应用项目成果的时刻了,相信在前面四个阶段的各个环节中,各个项目参与人员都受到了或多或少的各种折磨,不过这些折磨都是值得的,因此大数据项目真正可以为企业带来不可以预想的巨大价值,只有上马了成功大数据项目的企业才能深深体会到。

    在这个阶段中,企业获得了:

    数据资产:企业的数据资产是大数据应用项目带来的重要成果,也是推动企业创新、产业升级、企业转型等等的财富。

    数据服务:通过大数据应用项目的实施,可以有效推动企业的数字化转型工作,围绕数据资产形成数据服务的能力。

    决策支持:通过大数据的预测分析能力,有效提升了企业的决策支持能力。

    有效获取了内部商业利益价值、外部商业利益价值,真正去实现了企业建设大数据应用项目的战略意图、战略规划和商业目标。

    题外话

    如果企业的大数据能力和人员有限,上述路线图中提到的每个步骤阶段,都可以引入供应商来协助企业完成。既可以选择一家供应商负责完成整个项目过程的建设,也可以分步来实施,在不同的阶段选取不同的供应商来完成。

    一般来说,建议后面三个阶段最好选择一家有综合能力的供应商来总包实施,这样可以更好完成项目的预期目标。

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  • ” “我们将在下一个冲刺阶段进行处理。” “与Scrum教练交谈。” 敏捷项目管理的流行语无处不在,无论您喜欢它还是讨厌它,你都会从熟悉它的原理中受益。在此初学者指南中,我们将告诉你有关敏捷项目管理和Scrum的...

    Scrum
    敏捷项目管理:如今,工作场所中无法逃脱。“将其放入积压中。” “我们将在下一个冲刺阶段进行处理。” “与Scrum教练交谈。” 敏捷项目管理的流行语无处不在,无论您喜欢它还是讨厌它,你都会从熟悉它的原理中受益。在此初学者指南中,我们将告诉你有关敏捷项目管理和Scrum的全部内容。


    目录

    • 什么是敏捷项目管理?
    • 敏捷项目管理的12条原则
    • 为什么要使用敏捷项目管理?
    • 什么是Scrum?
    • 使用Scrum进行敏捷项目管理的10个简单步骤+免费模板
    • 我们的研发团队如何实施Scrum
    • 谁可以从与敏捷项目管理合作中受益?

    什么是敏捷项目管理?

    2001年,有17个软件开发人员聚集在犹他州的Snowbird度假胜地,滑雪,喝热可可,并聊聊摆脱传统软件开发的繁重束缚。杰夫·萨瑟兰德(Jeff Sutherland)-现在被认为是敏捷项目管理的教父-和他的伙伴们共同撰写了如今传奇的《敏捷软件开发宣言》。尽管敏捷项目管理的行话听起来很专业,令人生畏,但你无需成为软件开发人员即可轻松掌握其全部内容。

    让我们备份一秒钟,看看Merriam-Webster如何定义“敏捷”一词。

    1.具有随时随地轻松移动的能力。例如:“就像一个敏捷的孔雀!就像一只猴子的鸡……我飞翔!” —威瑟尔顿公爵,冰雪奇缘

    2.具有快速,机智和适应能力强的特点。例如:“确实没有什么可赢得的。就是说,如果你碰巧拥有敏锐的眼睛,敏捷的头脑,没有任何顾忌的祝福。” -阿尔弗雷德·希区柯克(旁注:您如何发音敏捷?大多数有尊严的英国人说“ aj-过道”,但是许多热爱自由的美国人说“ aj-il”。)

    瀑布项目管理,PMI的PMBOK和PRINCE2等传统的项目管理方法都是严格且受严格控制的。它们概述了从头到尾进行项目规划的不同阶段,并假定你已预先拥有所有需求和信息。敏捷拒绝将这些传统的项目笨拙的管理方法,限制性强并且不适合新的速度时代。团队需要保持快速和灵活,即使他们不断成长。
    敏捷项目管理将不确定性视为既定因素,并根据计划制定价值以响应变更。敏捷计划不是假设你可以“一次做,正确地做”,而是鼓励处理一些小事情,快速执行它,获得反馈,评估有效的和无效的,然后从那里调整计划。这种小的,快速和重复周期的过程称为“迭代”。原始宣言签署人之一吉姆·海史密斯(Jim Highsmith)解释说:

    “为了在新经济中取得成功,积极地进入电子商务,电子商务和网络时代,公司必须摆脱自己在工匠和奥秘政策方面的迪尔伯特表现。”
    敏捷


    敏捷项目管理原则

    敏捷项目管理的核心核心价值是“检查和适应”的概念,这意味着在项目周期的任何阶段都可以进行最后的更改。在敏捷软件开发宣言列出十二项原则:

    1. 客户满意度是重中之重,可以通过尽早连续提供有价值的软件来确保客户满意。
    2. 欢迎不断变化的需求(但拒绝一句话的需求),甚至在开发的后期,都可以为客户带来竞争优势。
    3. 经常交付工作软件,而不是每隔几周而不是几个月。
    4. 必须在业务人员和开发人员之间进行紧密的日常协作。
    5. 围绕有积极性的人构建项目,这些人应得到支持和信任以完成工作。
    6. 面对面的交谈是最有效的沟通方式。
    7. 工作软件是进度的主要衡量标准。
    8. 发展应该是可持续的。应该能够无限期地保持恒定的速度。
    9. 必须不断关注卓越的技术和良好的设计。
    10. 简洁(最大化未完成工作量的艺术)至关重要。
    11. 最好的体系结构,需求和设计来自自组织团队。
    12. 团队应定期思考如何提高效率,并据此进行调整。

    为什么要采用敏捷项目

    为什么要使用敏捷项目管理?

    有一些非常令人印象深刻的统计数据说明了采用敏捷项目管理的公司的成功。根据项目管理研究所的说法。

    • 75%的高度敏捷组织实现了他们的目标和业务意图
    • 按时完成项目的65%
    • 预算内完成项目的67%
      这些结果比敏捷性低的组织所获得的结果要高。相同的研究表明,与非敏捷公司相比,敏捷组织的收入增长快37%,利润提高30%。

    敏捷项目管理之所以受欢迎,是因为它非常适合现实生活中人们所发生的事情。业务发展迅速,情况一直在变化,团队需要能够适应这些变化。回顾-宣言中概述的第12条原则-帮助团队了解什么有效,什么无效以及相应地调整其工作流程。这使团队能够不断改进–透明。

    敏捷项目管理的其他好处包括:

    • 由于进行了早期测试并经常进行测试,因此可以在问题,缺陷和缺陷变得严重之前迅速发现并解决它们。
    • 可以提高客户满意度,因为可以将他们纳入流程的每个步骤并吸收他们的反馈。
    • 几乎消除了项目完全失败的可能性,因为始终拥有切实可行的产品。
      敏捷与Scrum

    什么是Scrum的敏捷项目管理?

    事情就是这样:敏捷不被认为是一种方法论,而是一种首要的哲学或信念体系。我们可以使用许多不同的方法来实际实施敏捷原则。

    这样考虑:基督教是一个笼统的术语,反映了一套普遍的信念和原则。每天有很多不同的方式来实践这种信念:天主教,新教,东正教等等。所有这些教派在核心方面都有很多相似之处,但是它们的解释和实践也有所不同。

    敏捷及其方法类似,但至少对大多数人而言,它们不是宗教。可以用来实现敏捷哲学的一些方法包括看板,极限编程(XP),Crystal和动态系统开发方法。 (DSDM)。Scrum是最流行的敏捷方法之一,我们将在这里进行探讨。

    撰写《敏捷宣言》的人是在2000年代初一起合作发明Scrum的人。您现在可以通过Scrum Alliance或Scrum.org参加获得Scrum认证的课程,但您当然不必这样做。monday.com上几乎所有我们的团队都使用对Scrum的某种解释来管理他们的日常工作。除了怪异的名字,我们认为Scrum是一种简单,直观,有趣的方法,专注于一周到下一周需要完成的工作。


    使用Scrum进行敏捷项目管理的10个简单步骤

    1.列出您和您的团队需要做的所有事情。用Scrum术语来说,这是您的“积压”。
    挤压团队
    probacklog
    考虑一下项目和目标。要完成这些任务需要完成哪些具体任务?不要退缩。深入研究肮脏的细节,然后尝试将任务分解为最小的部分。

    例如,假设要重新装修房屋,其中一个里程碑是重新粉刷客厅。为了处理“积压”,可以将其分解为最精细的操作:

    • 选择想要的油漆颜色
    • 研究在哪里买油漆
    • 研究所需的喷漆设备(底漆,刷子,滚筒,梯子,胶带,塑料布等)
    • 买油漆
    • 购买设备
    • 从客厅取下家具
    • 用塑料布覆盖地板和固定家具
    • 用胶带粘贴地板装饰物,天花板边缘,窗户和门框以及其他需要保护的东西
    • 左墙上的油漆底漆
    • 右墙上的油漆底漆
    • 后墙上的油漆底漆
    • 油漆左墙
    • 油漆右墙
    • 油漆后墙
    • 第二层左墙…

    你明白了。分解任务可以使你更准确地估计完成每个任务将花费多长时间。它还可以帮助你确定依赖性和优先级-最重要的是什么?首先需要发生什么?

    我们的研发团队实际上有很多积压工作:我们为产品计划的功能,可以改善平台的好东西(我们称之为“奶酪”),我们需要修复的错误……这些都在单独的面板中列出和组织。

    这些委员会可以 提高透明度,使所有人在整体上保持一致,并确保每个人都朝着同一目标努力。随着新事物的出现和项目的发展,团队成员可以将新任务添加到任何积压中。

    2.创建一个新的任务板,列出将在下一两周内完成的所有工作。在Scrum中,此时间范围称为“冲刺”或“迭代”。
    spring meeting

    敏捷项目管理值的时间工作:什么究竟可以为您和您的团队在指定的时间段实现?Scrum通常提倡两周的“冲刺”或“迭代”。冲刺的想法是,它会产生一种紧迫感。在跨过为期两周的终点线之前,团队会专心致志地实现自己的全部目标。在此板上,可以(并且应该)规划并计划多次迭代。

    3.将任务从积压工作移到任务板。这称为“迭代计划”或“冲刺计划”。(请参阅?您已经是Scrum专家了。)

    对您的团队在接下来的两周内可以实现的目标抱有雄心勃勃但现实的态度。打开敏捷管理软件或软件开发工具,并查看各种积压订单(如果有多个),以确保覆盖所有基础。例如,可以确定每个sprint都将花费30%的时间用于修复错误,50%的时间用于开发新功能以及20%的时间用于其他改进。

    Scrum在这些不同的重点领域的正式用语是“史诗般的”:具有共同目标的大量工作。在重新装修房屋的示例中,每个房间可能都是自己的史诗。从本质上讲,它是一个类别,可以帮助你跟踪每个较小的任务在全局中如何组合在一起。在星期一,我们喜欢使用#tag跟踪这些史诗。例如,只需单击#bug标记,就可以对所有已报告或已解决的错误进行过滤审核。

    4.将Sprint中的每个任务分配给团队中的某人。

    所有权激励着 -这是一种保证。当任务旁边有成员的名字或者头像,它会激发所有者承担责任,并将其直视到底。在迭代的最后,它使每个人的辛勤工作得到认可。不同的人也经常相互依赖,因此可以清楚地看到谁在努力确保顺利协作。

    spring list
    5.在即将进行的Sprint中确定任务的优先级。

    敏捷项目管理倾向于根据四个优先级对任务进行分类:关键,高,中和低。由于计划可能会发生变化,并且事情可能会花费比您估计的时间更长的时间,因此团队很有可能无法在即将到来的sprint中完成每一项任务。有了明确指出,优先帮助你选择什么样的工作在第一。确保已完成关键任务,并在必要时推迟低优先级的任务。

    6.估计每个任务将花费多长时间。

    在完成每个任务时,请尝试考虑需要完成的工作量,工作的复杂性以及在执行任务时可能遇到的任何风险或不确定性。经典的Scrum方法将这种整体工作称为“故事点”,但是我们可以随心所欲地跟踪它:几天,几小时或任何时间单位最适合这种情况。

    这需要练习,随着时间的推移,你会变得更好。估计完成某些类型的任务所需的时间和精力越多,经验就越准确。使用敏捷软件的数字列(速率),可以快速计算总时间。根据需要添加或删除工作,以准确评估团队在接下来的两周冲刺中将取得的成就。

    7.开始冲刺!在旅途中,与团队进行沟通,并向他们介绍情况。

    Scrum认为事情会发生变化,意外情况会阻止任务完成。如果任务卡住或延迟,只需更新状态列,让团队中的其他所有人知道事情的发展。还可以在团队中提及团队管理员或者团队的每一个人,以将发生的情况通知他们,并且董事会中的更新将存储所有相关文档和信息,以供所有人查看。
    plan
    8.与整个团队举行简短的每日会议。Scrum称这些为“每日”或“站立”。

    还记得第6条原则吗?面对面的交流是每个人保持同步的最佳方式。在每个工作日开始时安排一个简短的10至15分钟的Scrum每日站立会议,以便团队中的每个人都可以快速概览一下他们前一天的工作以及当天的工作计划。如果有人遇到特定的挑战或问题,这是一个很好的机会,可以作为一个小组进行讨论,并共同决定最佳的行动方案。

    9.完成了冲刺。做得好!现在,回顾并分析哪些有效,哪些无效。Scrum将此称为“回顾”。

    在可工作的软件(有很多,不介绍,自己百度)操作系统中,每一项的名称使所有内容变成绿色-换句话说,将任务标记为“完成”。冲刺结束后,请作为一个团队来庆祝大家所取得的成就,对出现问题的地方进行故障排除,并计划如何在下一次迭代中解决问题。错误是不可避免的,敏捷很重视从这些先前的错误中吸取教训,以便您的团队的工作流程能够不断发展和改进。

    Scrum是基于经验主义,不是吗?

    10.将完成的sprint移动到ScrumBan的底部。
    在开发板的顶部开始新的迭代。重新排列并重复步骤。将所有迭代存储在一块ScrumBan上,可以使团队清楚地记录已完成的所有事情。没有完成本次冲刺的一切吗?将其移至下一个。而且,如果上一个冲刺中的任务完成之后,只需将其拖回到当前的冲刺中即可。


    谁可以从与敏捷项目管理合作中受益?

    尽管敏捷项目管理是专门针对软件开发而设计的,但在快速,动态的环境中工作的任何人都可以从灵活,迭代的方式中受益。

    实际上,我们甚至可以说敏捷是任何人工作的改变生活的方式。称它为想要的-Scrum,敏捷,完成工作-并不重要。专注于你在特定的一周或两周时间内可以实现的目标,可以为团队中的每个人实现目标。这会产生一种紧迫感,迫使您做出明智的决定来实现自己的目标。当您将任务标记为“完成”并看到整个星期变成绿色时,它会给您带来令人难以置信的成就感。这会激发下周重新开始并实现新目标的动力。

    关于敏捷项目管理和Scrum有很多话要说,我们在本文中仅触及到了冰山一角。但是希望甚至有一些收获可以帮助你和你的团队更聪明地工作,并完成更多工作。

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    问题可大可小,形式上是否叫它为一个项目并不重要,重要的是为了解决这个问题,项目规划和方案设计的流程是一致的。就大数据平台构建的语言环境来说,它可以是整个平台体系的搭建方案,也可以是具体某个组件如调度...

     

    在工作中,很多时候,我们都需要就一个问题提出一个解决方案,这时候,我们很可能需要产出一个文档来供大家讨论,并指导下一步工作计划。

    问题可大可小,形式上是否叫它为一个项目并不重要,重要的是为了解决这个问题,项目规划和方案设计的流程是一致的。就大数据平台构建的语言环境来说,它可以是整个平台体系的搭建方案,也可以是具体某个组件如调度系统的建设,还可以是某个具体的功能点或问题改进比如用户任务脚本的依赖关系分析,系统稳定性的提升等等。

    一篇项目规划和设计文档的好坏,往往决定了一个项目整体的调性和可预期的产出结果。但是,这么重要的文档,真正能写好的同学却并不多,很多同学甚至可能都没有意识到它的重要性,而仅仅是把它当作领导要求的一个软件流程的规范来简单应付,怎么快怎么来。

    事实上,撰写项目规划和设计文档,最重要的不是文档的模版和格式,而是里面的具体内容,它往往需要结合实际客观环境因素来综合考虑,平衡取舍,是一个需要充分脑力活动的工作。尽管如此,在大多数情况下,还是有一些相对通用的指导原则可以帮助我们更好的完成这项工作。

    本文侧重于方案的需求分析到概要设计部分,因为这部分内容通常是最容易被大家忽视,也最需要方法论和“端正的思想”来指导的 ;)而详细设计相关内容,考验更多的是技术的深度,以及如何做到全面周到,我计划在后续文章中另行阐述。

    总体原则和目标:

    首先,需要有明确项目背景,目标,以及核心需求分析

    方案规划设计文档的好坏,几乎完全取决于这一部分内容。但多数同学在这一部分内容身上,往往花费的时间却是最少的,常见的方式,就是“直奔主题”,上来就写具体要做的事

    项目背景和目标

    项目背景不是让你写一堆无关痛痒的铺垫材料。实际上,项目背景的作用是:

    Why?为什么要在这个时候做这个项目?

    换句话说,就是这个项目从产品或业务的角度,最核心的推动力是什么?再换句话说,痛点是什么?

    有痛点自然就有目标,你希望项目最终以什么方式解决问题,能达成什么目标。

    背景和目标的阐述,必须要能够自然合理的推导出下一部分内容:项目的核心需求/功能是什么。

    如果项目背景,目标的描述不能起到这个作用,那这一节内容就没写好,因为项目方案文档就缺乏了根本的出发点,后续的内容都没有了好坏对错判断的基本依据。

    项目核心需求

    项目核心需求和项目目标有什么区别?实际上没有严格的区别,只是对需要解决的问题的概括抽象程度的不同,或者描述角度的不同。

    目标可以理解为希望达到的一个状态,是抽象的,和技术方案无关的偏结果角度的表述方式。

    而项目核心需求,可以理解为了解决背景描述的问题,为了实现那几个目标,进一步推导出来的,在当前系统环境或方案框架体系中:必须要提供的产品功能形态,或者是必须满足的关键特性,又或着是不能违背的约束条件。你也可以理解为用更技术的语言进行细化描述的项目目标。因为目标和背景的不同,可能同一件事推导出来的核心需求也不同。

    这么说比较抽象。举个例子,如果我想构建一个数据交换服务或ETL系统,那么上述各环节的内容可能是(简化的写):

    • 背景 : 当前数据ETL链路极端难用,效率低下,稳定性差,维护代价高,用户抱怨多等等。
    • 目标 : 用户全自助,简单易用;可维护性好;性能高;可靠性好。
    • 核心需求 :比如针对“用户全自助,简单易用”这点(其它目标可以类似分析推理),可能是:
      • 提供统一的,标准化的配置后台:用配置的形式表达ETL业务语意,屏蔽下层实现细节。
      • 提供完善的错误反馈信息/机制:让用户能自助解决使用中遇到的问题。
      • ETL业务流程标准化:将最佳实践沉淀下来,通过配置的方式让用户选择,减少重复工作,降低用户开发的难度,规避使用姿势错误可能造成的问题。

    讲完区别,继续回来讲,这部分内容的要求。很多同学在写这部分方案的时候,很容易把需求和实现手段混为一谈。所以:

    核心需求的重点是:本质上需要提供什么能力,而不是具体实现上要做什么

    换个角度说,核心需求的描述方式是:要做成什么样,是功能目标而不是实现手段。

    在完整的项目文档中,显然目标和手段都需要,但是

    目标必须先于手段,而非相反

    原因也很简单,脱离了目标谈手段是没有意义的,很容易导致方向做偏,使得最终的结果产出背离了项目最初真正的需求出发点。

    实践中,做成什么样和怎么做有时候很难绝对分开。一句话的描述方式可能既包含了目标需求也包含了实现手段。那么,怎么判断这部分内容写得是否满足要求呢。

    • 如果你描述的侧重点只是需求的一种实现方式,而这个需求可能还有更多的其它实现方式,或者即使真的只有一种实现方式,你所描述的内容的也只是因果关系中,间接的因而非直接的果,那么很可能你描述的就只是手段而非目标。
    • 如果看文档的同学看完只知道你要做什么,而不知道做这些是为了什么?是否做这些就足够了,还应该做点别的?是否有别的解决方案,又或者做完了到底有什么用。那么也很可能是因为你把需求和实现手段混为一谈了。
    • 核心需求必须是本质的,一定要实现的功能,它是一个原则,不是工作列表。不要事无巨细,凡是想做的都列在上面,那样反而淡化了项目最根本的诉求。但它也必须足够全面,要能确实解决项目目标中所提出的要求,应该用适当抽象的语言概括一个完整的事项。

    总结一下,核心需求的根本目标是,让参与项目的同学有方向感,能够知道这个项目最终想要通过提供哪些能力,满足哪些约束条件来解决问题,至于怎么实现,具体要做哪些事,那是下一步才需要回答的问题,简单来说:先选择做正确的事,再考虑怎么把事做正确。

    其次,需要对现状和问题进行充分的收集和分析

    这一部分内容,从实际操作的先后顺序来说,未必是第二步,很可能在我们总结前面的背景,目标,核心区需求的时候,就需要加以收集和分析。

    不过,从方案文档的角度来说,放在这里,是为了进一步细化问题,分析目标,核心需求与当前现状的差距在哪里,具体有哪些实际问题需要解决。为后续具体的实现方案,准备必要的输入信息,确定工作的优先级,重要性,项目迭代的步骤等等。

    需要强调的是,现状和问题分析,要围绕前面的核心需求的条目展开,两者是强关联的,不要相互脱节,各讲各的

    这块内容本身没有太特别的地方,就是现在实际情况如何,有什么问题,关键是如何把问题收集完整。

    所以这部分内容,难的是如何发现问题,很多做技术的同学往往容易陷入只关心技术难点,只能看到技术问题的局面中,而实际上,更多的问题往往是整体流程如何设计更加合理的问题,而不是技术方案绝对对错的问题。

    尽管行文上不难,但它的重要性,也往往容易被忽略,很多情况下被简单对待。实际的情况是,很多项目的方案计划往往是在对现状问题相关信息没有充分收集和分析的基础上就做出来的。导致项目方案后期不断调整,或者一期一期的总是在小步迭代,甚至不断推翻重来。而最终使用方真正关心的问题却一直没有得到重视和解决。

    最后,是输出解决方案

    定完需求目标,分析完问题和现状,接下来才是规划具体做什么,怎么做,什么时候做。

    这部分内容,强依托前面的核心需求和问题分析工作,没有做好前面的准备工作,千万不要着急开始动手“规划”方案!!!

    那么具体写的时候有哪些注意事项呢?

    做什么:

    • 做什么和前面项目目标的要求刚好皆然相反,需要输出明确的可执行的事项,而不是模糊的不可执行的要求。
    • 具体做的每一件事情,都要和前面的核心需求和现状问题对应上。如果你发现有些工作,和前面的目标没有任何关联性,那么考虑一下目标是否需要再评估调整,或者这件事情根本就是不重要的。
    • 要做的事项列表,是一个经过归纳思考以后的总结,而不只是一个个零散的事情的随机列表。需要有重点和优先级。如果有必要,以归类,分组等形式结构化的组织相关联的事项。
    • 完整的事项列表,应该是一个和最终目标对应的完整解决方案,而不仅仅只是完成目标工作中的某一个环节。
      • 比如面向用户的终端产品项目,需要包括整个产品的交互逻辑,业务流程的规范设计等等,而不仅仅是对底层系统实现和后台功能点的设计。
      • 这点很多同学也很容易忽略,总觉得功能和架构的实现才是有挑战,需要规划的内容,而产品的形态并没有花心思去琢磨,事后开发前端时才来考虑。实际上后者可能才是真正影响项目成功的关键,也很可能会影响到底层架构的设计和取舍。类比一下,好比一个用户产品都开发完了,才来考虑埋点,数据采集和数据分析的工作,这时候就很被动了。

    怎么做:

    • 前期方案文档,没有必要列出详细的技术方案细节,只需要一个整体的技术方向选型和初步的架构设想。但是,如果是涉及到核心需求能否有效满足的关键的技术点,有可能影响整体的架构或产品实现的,那就有必要就可能的方案的进行详细的评估并得出初步的结论。
    • 无关架构或进度安排的方案细节,没有必要写太多,可以后续再补充。
    • 方案中有不明确的地方,即使没有时间调研,也不要简单的略过不写,要在文档中明确的把问题写出来,给出下一步调研的方向计划等。归根到底,方案文档中,对每一个已知重要的问题,都需要一个明确的结论或者可以后续跟进的计划,以免事后遗漏。

    再强调一下,做什么和怎么做就是手段,既然是手段,就要写得足够具体,具体到有明确的可落地实施的事情,有明确可以衡量的标准,或者针对当前存在的一个具体问题,不要在这个地方又写得像目标,没有明确的可执行的点。

    继续举上文数据交换服务的例子,针对其中的一个核心需求:

    • ETL业务流程标准化:将最佳实践沉淀下来,通过配置的方式让用户选择,减少重复工作,降低用户开发的难度,规避使用姿势错误可能造成的问题。

    这个内容要写具体的要做的事项。以下方式来写可能就是不合格的,因为不够具体,还没有足够思考:

    • 总结最佳实践
    • 生成标准的流程
    • 总结常见的错误

    以下内容可能就更加明确,更加可落地一些:

    • 统一当前增量数据导入的存储,合并,归档方案
    • 将常见合并,去重逻辑标准化,通过配置自动生成任务脚本
    • 制定ODS快照表生命周期管理方案,规范存储路径和命名方式,定期清理过期数据。

    什么时候做,谁来做:

    • 这是做什么和怎么做的进一步延伸,需要强调的是整个项目如何实施的整体步骤计划,而不仅仅是简单的列一下每项工作的人员和排期,
    • 需要分析系统可能的迭代步骤(包括可能的短期应急和长期解决方案),上下游依赖梳理,需要协同进行的工作,最终项目上线时可能的业务迁移,数据迁移,系统集成等等外围工作的安排。

    如果不是工期严格要求,deadline为导向的项目,整体的依赖和步骤往往才是在项目规划阶段需要重点阐述的内容,也是有可能对整体产品的进度,风险产生影响的事项

    而具体工作工期的安排,说实话,多数情况下,反到没有那么重要。如果整体工作和步调没考虑周全,工期排得再科学,再精细,也毫无意义。

    总结一下,什么时候做什么事,最重要的目的,不在于工期的计算,甚至也不是人力资源的安排,而是为了理顺事情依赖关系,控制可能的意外风险,提升项目开发进度的可控性。

    小结

    方案规划设计文档,绝对不是为了满足流程需要凑数的文档,也不是头脑风暴式的简单记录。它的根本目标,抽象来说是:明确问题,圈定范围,确定重点,阐明路径。本质是为了统一认识,控制风险。它应该是一个问题经过思考以后的输出的答案,而不是问题的调查报告,笔记或备忘录。

    它很像一个议论文体裁,事实,分析,结论缺一不可。所以,无论你的方案文档写的多么翔实,如果只是相关内容细节的罗列,只议不论,缺乏抽象总结,还需要阅读文档的同学再去揣摩项目意图,或者看完以后对项目所要做的工作为什么要做,重不重要,要做成什么样都不明确的话。那它就只是一个不合格的半成品,不能对后续的项目开发工作发挥实质的指导和规划作用。

    结论列表

    上面花了大量篇幅展开讨论,目的是说服你接受我的看法。

    如果你只需要明确的结论,那么再总结一下:

    总体原则:

    • 项目方案规划文档的根本目标是统一认识:明确问题,确定重点,阐明路径,控制风险。
    • 文档的撰写方式,是目标和需求先行,围绕出发点,逐步递进展开。
    • 文档的基本要素:背景,目标,核心需求,现状问题分析,关键方案难点解析,总体实施路径,工作事项列表,进度计划安排。

    再细化到一些注意事项:

    • 核心需求,必须是核心的,一定要实现的内容!不能缺,也不能滥。
    • 问题现状,工作事项,必须呼应核心需求,要有明确的相关性,不要无的放矢。
    • 围绕最终目标,输出完整的端到端的解决方案,而不是局部环节的方案。需要从最终产品/功能形态的角度考虑要做的事,而不是仅仅考虑底层技术实现。
    • 事项目标列表,不要仅仅罗列要做什么事,更重要的是说明想要得到的结果,而不仅仅是描述实现手段。
    • 所有工作事项,需要明确思考过实施步骤,重要性和优先级,结合目标和需求,进行抽象归纳,而非简单随机罗列。
    • 要有明确的计划排期,但更重要的是,要完整的分析思考可能的上下游和周边工作依赖。排期只是结果,完整的梳理才是关键。

    两条辅助判断依据:

    • 如果开发同学看完文档,无法根据后续开发过程中遇到的实际情况,调整工作事项和优先级,完善和改进这个文档,那么大概率这个项目方案文档是没有写好的。因为这个文档可能只起到了事项罗列和工作安排的作用,却没有起到指导思考,授人予渔的作用
    • 如果看完文档,这个项目的最终产出你无法预见,你对项目的目标最终能否实现无从判断,那么这个项目方案文档大概率也是没有写好的。因为这个文档自身的归纳总结可能还没做到位,风险和问题可能还没有评估清楚,还需要走一步看一步。

    提示

    写项目方案文档,不是八股文,所以本文的内容并非绝对的教条,你当然可以根据项目的实际情况和复杂程度自行调整,但前提是你真的知道你为什么要这么做,而不仅仅是为了偷懒

    本文多数内容是各种观点,注意事项,结论和目标,具体如何做到这些,每个同学都可以自行思考。当然除了思想和目标端正,每个环节,其实也有一些具体Tips和checklist可供参考。下一次再说,下一次再说吧。。。

    软广

    本文写的各项原则,在我们之前的项目实践上实际都有体现,有兴趣结合实例比对参考的同学,我再厚脸皮再推一下这本书 《大数据平台基础架构指南》

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空空如也

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