项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在项目管理中,及时复盘是非常重要的,因为只有通过反思和分析,才能找到差距存在的原因。
项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略

复盘分析的第一步是回顾目标

因为目标是工作开展的关键。在执行项目的过程中,要始终朝着所设定的目标去努力实现。计划和现实会存在偏差,会出现各种各样的情况,从而导致不同结果的发生。

项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略

复盘分析的第二步是评估结果

要思考做了什么,执行的情况如何。目标是我们复盘的参照物,通过对比,我们会发现预定目标和实际结果的差距。因此,在复盘中我们要思考,为什么会出现这样的差距。

复盘分析的第三步是分析原因

找到原因和问题。如果项目目标偏离,找到了差距,那这些差距造成的原因是什么?如果失败了,失败的根本原因是什么?如果没有失败,那成功的关键因素是什么?

项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略

复盘分析的第四步是总结

总结经验并吸取教训。这是复盘分析最重要的一步,总结得出的结论需要经过多次追问,探寻问题背后的问题,找出答案之后的答案,这就是追问的目的。
项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略

如何对关键事件进行回顾呢?项目经理可以在项目开始时使用甘特图,通过甘特图制定项目计划,确定每个任务的起止时间,并标记每个过程中发生的各个关键事件,即项目里程碑。

里程碑的标记会在项目概览中形成一条时间线,让我们能清楚地了解每个阶段的目标。同时,通过甘特图,项目成员也能了解项目的进度,清楚地了解每个阶段发生了什么事,是怎么发生的,造成了什么问题,最后又是怎么解决的。

最后,项目复盘的时间最好是在项目结束后的一个星期。这个时间节点,项目刚结束不久,参与项目的人员对项目各情况的印象还比较清楚,比较容易回忆,这样就能更好地完成复盘分析。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-464125.html

到了这里,关于项目复盘四步:怎么做才有成效?这些关键点不可忽略的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • opencv-人脸关键点定位

    2024年02月12日
    浏览(39)
  • Mediapipe人脸关键点检测

    MediaPipe是由google制作的开源的、跨平台的机器学习框架,可以将一些模型部署到不同的平台和设备上使用的同时,也能保住检测速度。 从图中可以发现,能在Python上实现的功能包括人脸检测(Face Detection)、人脸关键点(Face Mesh),手部关键点(Hands)等。利用C++能实现更丰富

    2024年02月02日
    浏览(27)
  • 解剖学关键点检测方向论文翻译和精读:基于热力图回归的CNN融入空间配置实现关键点定位

    Abstract: In many medical image analysis applications, only a limited amount of training data is available due to the costs of image acquisition and the large manual annotation effort required from experts. Training recent state-of-the-art machine learning methods like convolutional neural networks (CNNs) from small datasets is a challenging task. In this wo

    2024年02月09日
    浏览(70)
  • OpenCV实现人脸关键点检测

    目录 实现过程 1,代码解读 1.1 导入工具包 1.2导入所需图像,以及训练好的人脸预测模型 1.3 将 dlib 的关键点对象转换为 NumPy 数组,以便后续处理 1.4图像上可视化面部关键点 1.5# 读取输入数据,预处理 1.6进行人脸检测 1.7遍历检测到的框 1.8遍历每个面部 2,所有代码 3,结果

    2024年04月23日
    浏览(44)
  • 关键点检测SIFT算法笔记

            SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度不变特征变换。具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性,是一种非常稳定的局部特征。在目标检测和特征提取方向占据着重要的地位。         SIFT算法所查找到的关键点是一些很突出,不因光照、仿射变换和噪

    2024年02月16日
    浏览(34)
  • MediaPipe人体姿态、手指关键点检测

    Mediapipe是google的一个开源项目,用于构建机器学习管道 提供了16个预训练模型的案例:人脸检测、Face Mesh、虹膜、手、姿态、人体、人物分割、头发分割、目标检测、Box Tracking、Instant Motion Tracking、3D目标检测、特征匹配、AutoFlip、MediaSequence、YouTube-8M 肢体识别本质上还是分类

    2024年02月08日
    浏览(39)
  • 关键点匹配——商汤LoFTR源码详解

    源码地址见文末         首先,进入目录,使用pip install -r requirements.txt配置环境。         首先,对于demo的运行,首先需要准备好需要用于关键点匹配的数据,提供的代码中置于了image文件夹下,然后是训练的权重,代码中下载了室内场景和室外场景的训练权重。  配置参

    2024年02月07日
    浏览(28)
  • Pytorch+Python实现人体关键点检测

    用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取,并实现可视化。 物体检测为许多视觉任务提供动力,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别。它在监控、自动驾驶和视觉答疑中有下游应用。当前的对象检测器通过紧密包围对象的轴向包围框来表示每个对象。然后

    2024年02月09日
    浏览(32)
  • MMPose姿态估计+人体关键点识别效果演示

    1.1 背景 首先姿态估计属于计算机视觉领域的一个基础研究方向。MMPose是基于Pytorch的姿态估计开源算法库,功能全,涵盖的算法多。 1.2 姿态估计的任务分类 维度 :预测的是2D还是3D姿态。 输入格式 :图片 or 视频 姿态的表示形式 :关键点 or 形状等 目标类型 :全身 or 人脸

    2024年01月20日
    浏览(36)
  • 基于YOLO的3D人脸关键点检测方案

    YOLOLandmark解决了2D的人脸关键点检测问题,但3D任务仍然是个空白。我们能够在该领域继续突破呢? 我们最新的工作已经放到ArXiv: YOLOMT 3D人脸关键点数据调研 3D FLD的评估策略有哪些 当前领先的技术方法达到了什么水平? 我们的方法实现: 数据集转为YOLO格式 修改YOLO8Pose的入

    2024年02月12日
    浏览(29)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包