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  • 常用的现代化管理方法有
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    2019-12-05 17:47:23

    随着社会进步和现代科技的发展,项目管理方法越来越完善,逐渐成为现代管理的重要分支,并广泛应用于IT、金融、工程设计、销售服务等行业领域中。对于聪明的项目管理者而言,为了紧跟时代发展,他们不会考虑坚持使用过时的管理方法,而是转向利用高效能的项目管理工具来辅助项目开展。如今,学会使用信息化项目管理工具已经成为职场人必不可少的一项技能。本文将为大家介绍四种项目经理常用的项目管理工具及方法。

    一、1.0白板及作战室

    白板,即白色的板子,通常展示的形式有墙,或者是可移动的白板等。这是一个最传统也最直观的管理工具,通常放置于作战室,操作方法是把任务写在白板上,不同的颜色表示不同的重要程度,主要是用于日常的工作跟踪汇报以及工作安排,解决项目管理及团队沟通问题。

    这种最早开始使用的项目管理工具及方式,至今仍在企业中使用。它既有优点也有缺点,优点是直观、操作方便;但缺点也很明显,一是只能是同一个作战室的团队使用,跨地域的团队无法共享信息,项目信息难以准确汇总;二是受白板面积限制,当资料太多时,历史记录无法保存,同时也难以做到及时更新,甚至可能完全不能更新。

    二、2.0填表式项目管理软件

    填表式项目管理软件,弥补了看板式管理的缺陷,凭借在各种结构和扩展性上的优势,赢得了项目管理者的青睐。它操作简单灵活,适合多人协同,基本可以渗透到项目管理中的各个环节,同时它可以帮助用户制作各种复杂的表格文档,进行繁琐的数据计算,形成可视性极佳的表格,比之白板更有实用性。

    然而使用填表式项目管理软件进行项目管理时仍然有一定缺陷。首先,填表式项目管理软件可被人为操纵,而其他人很难得知项目信息是否被修改过,存在项目信息虚假、不可靠的风险;其次,填表式项目管理软件在面对复杂项目频密变更时,很难做到及时更新,不能追踪项目进度,无法可视化项目进展;第三,填表式项目管理软件不能提醒上级项目哪一环节超时并进行预警,没有推动力令项目成员按时完成工作。以上导致项目在变复杂时,其进度表容易变虚假,由完成 90% 突然变回完成 50%,进而造成项目失败的情况。

    三、3.0 Kanban 及每日立会

    Kanban管理,即“看板管理”。它是丰田生产模式中的重要概念,指为了达到及时生产(JIT)方式控制现场生产流程的工具。看板管理方法是在同一道工序或者前后工序之间进行物流或信息流的传递,它更加强调各部门之间的协作与紧密配合,使项目流程顺畅,不发生货物停滞与货物短缺的现象,最大限度地减少库存。展现形式有纸质看板和电子看板。同时,项目团队也会开展每日立会,让所有人了解各个项目成员在做什么,通过看板查看当前项目计划进展如何,帮助项目成员解决遇到的问题,以及做出共享承诺,提高团队合作精神。

    3.0kanban及每日立会,是一种用来改善工作的精益方法,它在大团队和小团队的项目开发和运营中都能很好发挥作用。利用看板及每日立会,能让团队容易记住短期内谁应做什么来产生推动力,能令人比较诚实地提交项目信息。然而它也只能管控好近期的项目活动,而完全不能控制整个项目的时间及成本。3.0项目管理工具及方法受非成本付出者喜爱,但实际上绝大部分的项目都有时间及成本限制的,因此还是要根据具体项目情况来选择合适的项目管理工具及方法。

    四、4.0交易型项目管理软件

    4.0交易型项目管理软件,适用于业务型项目,研发/技术型项目,多项目/项目组合等动态的业务管理,能够实时同步项目计划与执行,实现直通式的协作与交付。它利用四眼原则中“编制人-审核人”的方法及现代计算机直通处理实时交易的能力解决了 2.0 及 3.0 所不能解决的问题。即使是很复杂的项目,4.0 也能把控项目的时间,成本,需求变更及影响。代表性软件有8MSaaS PPM。

    8MSaaS PPM遵循了交易型系统设计的原则,作为新一代项目管理工具,它可以帮助项目经理轻松应对在不同情况下所需的不同管理风格。它不仅是一个动态的业务管理、项目计划、执行、协同与交付平台,它的神奇之处更在于它能够自动追踪重要的业务,独立运算辨别真假,实时自动计算每个项目活动的时间、资源、交付及成本的结果,记录项目现时状态,过往交互和交易记录均会留下痕迹且不可更改。8MSaaS PPM项目管理信息的高度可靠性让人保持诚实,有推动力令项目成员去解决问题并按计划完成工作,保证项目按时完成。此外,还内设有时间管理、成本管理、资源管理、变更管理、问题管理、风险管理等功能。

    以上便是四种项目经理常用的项目管理工具及方法。交易型项目管理软件相比前三种更能管好项目进度及成本。懂得选择好用的项目管理软件,才能真正实现高效的项目管理。

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  • 常用的标准方法

    千次阅读 2021-03-08 16:44:02
    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题...

    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。

    而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。

    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

    常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena normalization,此方法最为常用),模糊量化法。本文只介绍min-max法(规范化方法),z-score法(正规化方法),比例法(名字叫啥不太清楚,归一化方法)。

     

    数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有:min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。atan函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化:使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法:z-score 标准化(zero-meannormalization)也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

     


    1 什么是数据标准化(Normalization)

    将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

    2 有哪些常用方法呢?

    方法一:规范化方法

    pic1

    •  也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。

    方法二:正规化方法pic2

    • 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
    • z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    • spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
    • 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。

    步骤如下:
    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
    2.进行标准化处理:
    zij=(xij-xi)/si
    其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
    3.将逆指标前的正负号对调。
    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。


    方法三:归一化方法

    pic3

    转载于:https://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/70185798

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  • 三种常用数据标准化方法

    万次阅读 2019-04-07 11:45:18
    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题...

    引入

    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。

    而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。

    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

    常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena normalization,此方法最为常用),模糊量化法。本文只介绍min-max法(规范化方法),z-score法(正规化方法),比例法(名字叫啥不太清楚,归一化方法)。

     

    数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有:min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。atan函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化:使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法:z-score 标准化(zero-meannormalization)也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

     


    1 什么是数据标准化(Normalization)

    将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

    2 有哪些常用方法呢?

    方法一:规范化方法

    pic1

    •  也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。

     

    方法二:正规化方法pic2

    • 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
    • z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    • spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
    • 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。

    步骤如下:
    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
    2.进行标准化处理:
    zij=(xij-xi)/si
    其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
    3.将逆指标前的正负号对调。
    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。


    方法三:归一化方法

    pic3

    http://yuenshome.sinaapp.com/2014/08/三种常用数据标准化方法/

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  • 几种常用数据标准化方法

    万次阅读 2021-01-14 14:49:03
    引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑...

    引入

    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。

    而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。

    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

    数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena normalization,此方法最为常用),模糊量化法。本文只介绍min-max法(规范化方法),z-score法(正规化方法),比例法(名字叫啥不太清楚,归一化方法)。

    1、min-max标准化(Min-maxnormalization)

    也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:

    离差标准化

    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。

    这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

    2、log函数转换

    通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法看了下网上很多介绍都是x=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max)*,max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。

    3、atan函数转换

    用反正切函数也可以实现数据的归一化,使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。

    4、z-score 标准化(zero-meannormalization)

    而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上,其中最常见的标准化方法就是Z标准化;也是SPSS中最为常用的标准化方法,也叫标准差标准化,

    z-score 标准化

    这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。

    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。

    spss默认的标准化方法就是z-score标准化。

    用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。

    步骤如下:

    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;

    2.进行标准化处理:

    zij=(xij-xi)/si

    其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。

    3.将逆指标前的正负号对调。

    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。

    5、归一化方法

    归一化方法

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