项目范围管理:工作分解结构(WBS)深度解析

需积分: 9 1 下载量 96 浏览量 更新于2024-07-11 收藏 4.18MB PPT 举报
"项目范围管理一般的工作分解结构元素 - 项目管理_三天_标准教程" 在项目管理中,工作分解结构(Work Breakdown Structure,简称WBS)是一种重要的工具,用于将复杂的项目任务分解成更小、更易管理的部分。项目范围管理包括定义、规划、控制项目的工作范围,确保项目按照既定的范围顺利进行。以下是根据标题和描述中的内容,详细阐述的工作分解结构元素: 1. **项目群**:项目群指的是由多个相互关联的项目组成的一组项目,它们通常共享一些共同的目标或资源,并且一起管理以获得更好的协同效果。 2. **项目群管理**:项目群管理是指对项目群进行规划、协调和控制的过程,确保所有项目都能有效地完成并实现整体目标。 3. **项目A和项目B**:这是两个单独的项目,可能是项目群的一部分,每个项目都有自己的WBS,但可能需要与其他项目协调。 4. **正在进行的工作**:这部分指项目中当前正在进行的任务或活动,是WBS中的动态部分,随着项目的推进会不断更新。 5. **结果分解元素**:这些是项目最终产出的分解,如一系列可接受的步骤,它们是项目成功的关键指标。 6. **服务分解元素**:服务项目中,WBS的这部分关注的是相关工作领域内的逻辑集合,可能涉及无固定形态的交付成果,比如咨询、培训等。 7. **产品分解元素**:这是最常见的一种WBS元素,对产品的物理结构进行细分,适用于所有有实体产出的项目。 8. **零级、一级、二级**:这些代表WBS的层次结构,零级通常表示整个项目,一级是大的项目组件,二级是更具体的子任务。 9. **产品结构**:描述了可交付产品的组件和结构,有助于理解和管理产品的各个部分。 10. **横向关联元素**:这些元素跨越产品内容,可能是技术性或支持性的,可能在多个层级中存在,尤其在服务性和结果性项目中不太常见。 11. **管理、支持**:这部分WBS专注于项目管理的职责和活动,包括计划、控制、协调等,通常是一个独立的二级元素。 在实际项目管理过程中,通过创建和维护WBS,项目团队能够清晰地了解项目的组成部分,分配资源,设定时间表,以及跟踪项目进度。此外,提到的课程内容涵盖了项目管理的各个关键领域,如范围计划、时间计划、成本计划等,这些都是确保项目成功实施的重要环节。通过贺林的课程,参与者可以学习到如何运用PMBOK(项目管理知识体系指南)等专业资源,提升项目管理技能,并结合实际案例进行深入理解。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_digits data, labels = load_digits(return_X_y=True) (n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数: {n_features}") print(data[:2]) from time import time from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ### 创建管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程使用PCA分解,得到10个主成分,放到变量 components 中--------------------------- pca = PCA(n_components=10) components = pca.fit_transform(data) ###------------------------------------------------------------------------- ### 创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) ### 创建管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程 选择保持 98%的信息的PCA模型,用名为pca的变量表示 ---------- pca = PCA(n_components=0.98) ###------------------------------------------------------------------- ###创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ###??编程 创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ }可以选择不同的KMeans的参数对digits进行聚类,比较实验结果,并选择一个针对此问题的最好模型

2023-05-25 上传