Как в розетке определить фазу без индикатора


3 проверенных способа определения фазы и нуля без приборов

Если под рукой не оказалось индикатора и нужно срочно найти фазу и ноль в розетке, можно воспользоваться одним из трех способов, которые мы изложили в данной статье!

Итак, представьте себе такую ситуацию – Вам нужно подключить новую розетку, но при этом по каким-либо причинам Вы не знаете, какой из проводов на выводе фазный, а какой нулевой. Ситуация дополнительной осложнена тем, что под рукой не оказалось ни индикаторной отвертки, ни мультиметра, которые позволят быстро найти по какому проводу проходит напряжение. Далее мы рассмотрим читателям Сам Электрика, как определить фазу и ноль без приборов! Содержание:

Способ №1 – Визуальное обозначение

Первый и наиболее надежный способ самостоятельно определить, где фаза и ноль без тестера – осмотреть цвет изоляции каждого проводника, на основании чего сделать вывод.

Дело в том, что цветовая маркировка проводов как раз и предназначена для того, чтобы можно было без приборов узнать какая из жил нейтральная, а какая фазная. Чтобы Вам было понятнее и Вы смогли правильно определить фазу и ноль, предоставляем таблицу с существующими стандартами:

Как Вы видите, изоляция может быть различного окраса, поэтому лучше запомнить, что 0 – это всегда синий, а заземление – желто-зеленый (либо только желтый/зеленый). Как правило, оставшаяся третья жила – фаза, которую Вам и нужнее определить. Если же цветовая маркировка отсутствует, что не исключение, найти фазу и ноль без инструмента можно и другими способами, которые мы рассмотрели ниже!

Способ №2 – Делаем контрольку

Вторая идея определить без тестера, где фазный, а где нулевой провод в розетке заключается в том, что нужно самому сделать контрольную лампочку из подручных средств. Все очень просто, нужно всего лишь найти лампу накаливания с патроном и два отрезка многожильного провода, длиной около 50 сантиметров.


Жилы подсоединяются в соответствующие разъемы патрона, один проводник крепится на зачищенную до металлического цвета трубы отопления, а вторым нужно «прощупать» интересующие Вас жилы. Лампочка загорится в том случае, если Вы прикоснетесь к фазному контакту. Таким простым способ Вы можете быстро узнать без приборов, где фаза и ноль.

Обращаем Ваше внимание на то, что такой вариант поиска без приборов опасный и может стать причиной поражения электрическим током. Будьте осторожными при определении напряжения и остерегайтесь прикосновения рукой к оголенной жиле!


Простой пробник из подручных средств

Если у Вас под рукой нет лампы накаливания, можете использовать для сборки самодельного тестера неоновую лампочку, которая также позволит определить полярность. Схема контрольки будет выглядеть следующими образом:

 

Способ №3 – Картошка в помощь!

Забавная, но все же эффективная идея, которая позволяет определить фазу и ноль без индикатора, мультиметра либо другого тестера. Все, что Вам нужно – картошина, 2 провода по 50 см и резистор на 1 МОм. Найти напряжение можно по методике, описанной выше. Конец первого проводника подключается к трубе, второй конец вставляется в срез картошки, как показано на фото. Что касается второго провода, один его конец нужно вставить в тот же срез, на максимально возможном расстоянии от уже вставленной жилы, а вторым Вы будете щупать те выводы, на которых Вам нужно найти фазу и ноль без приборов. Определение происходит следующим образом:

  • Если на срезе образовалось небольшое потемнение – это фазный проводник;
  • Никакой реакции не произошло – Вы «нащупали» ноль.

Следует сразу же отметить, что в данном случае определение должно происходить с небольшой выдержкой времени при контакте жилы со срезом картошки. Вы должны дотронуться проводом к картошине и подождать около 5-10 минут, после чего будет виден результат!


Наглядный видео урок по определению полярности без приборов своими руками

По похожей методике можно определить полярность контактов в цепи постоянного тока. Для этого два провода опускаются в чашку с водой и если возле одного из них начинают образовываться пузыри, как показано на фото ниже, значит, это минус и, соответственно, вторая жила – плюс.

Вот мы и предоставили наиболее простые способы, как определить фазу и ноль без приборов. Еще раз обращаем Ваше внимание на то, что безопасным является только первый способ. При использовании последних двух нужно соблюдать меры предосторожности, чтобы Вас не ударило током!

Также читают:

  • Как найти распределительную коробку в стене
  • Почему искрит розетка при включении вилки
  • Как найти провод в стене

Наглядный видео урок по определению полярности без приборов своими руками

Простой пробник из подручных средств


Нравится0)Не нравится0)

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если не будут выполнены на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему так важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малкольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Google Image - Wikihow

Вы видите что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Теперь мы знаем, что такое выброс, но задаетесь ли вы вопросом, как выброс представился населению?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представляются населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто показателем расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как видно из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Player3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией в ваших данных и указанием, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам нужно знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это сделали в ранее упомянутом примере крикета.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Как вы думаете, выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов статистики, но мы будем обсуждать только некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость , за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины диаграмма прямоугольник и усы и диаграмма прямоугольник и усы. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться как точка на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. не где-то рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали однозначный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Ну, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориального значения в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются в виде набора из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , . .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на имущество на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Выявление выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция, лежащая в основе Z-показателя, заключается в описании любой точки данных путем определения их взаимосвязи со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в выявлении выбросов? Итак, при вычислении Z-оценки мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на код и выходные данные выше, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
печать (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты не могут вас смутить.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

График в виде прямоугольников использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список выявленных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средний 50% , или технически H-разброс , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в чем-то похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте выясним, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, подстановки новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем мы поговорим об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже вычислили Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR, чтобы отфильтровать выбросы, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data-data_set

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильные вычисления, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из них начинает получать зарплату 100К. Рассмотрите эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление заработной платы может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки указаны в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. KDNuggets выбросы
  4. Обнаружение выбросов
.

Как читать фазы рынка

Как читать фазы рынка - накопление, участие, распределение Вверх вниз Закрыть
  • Дом
  • Открыть реальный счет
    • Подать заявку онлайн
    • Инструкции по финансированию
    • Часто задаваемые вопросы по счету
    • Комиссия за счет
  • Почему стоит торговать с Optimus
    • Конкурсные комиссии
    • Агрессивная маржа
    • Несколько каналов данных
    • Множественные клиринговые фирмы
    • Обзоры и Свидетельства
    • Подключение к глобальной бирже
    • Easy Account Transfer
    • Реферальная программа
    • Текущие ставки Match / Beat
  • Услуги по торговле фьючерсами
    • Самостоятельная онлайн-торговля
    • Автоматизированные торговые системы
    • Управляемые фьючерсы
    • Советник чемпионата мира
    • С помощью брокера
    • ИРА
    • Семейные офисы
    • Иностранный представляющий брокер
    • Коммерческое хеджирование / маркетинг зерна
    • Прямой доступ на рынок
    • Высокочастотная торговля
    • Аренда членства в CME
  • FX Trading (только за пределами США)
  • Посмотреть платформы
    • Optimus Flow
    • Optimus Trader
    • Платформа TT®
    • TradingView
    • TradeStation
    • Сьерра-диаграмма
    • Firetip
    • Multicharts (.NET)
    • Мультикарты (EasyLanguage)
    • Настольный компьютер CQG
    • R | Трейдер Pro
    • Прибыль (OEC) Трейдер
    • CTS T4
    • Посмотреть все платформы
  • ресурса
    • Торговый блог
    • Форум по торговле фьючерсами
    • Видеотека
    • Вебинары
    • Подкасты
  • Торговые инструменты
    • Обзор
    • Обзор рынка и
.

Фазы жизненного цикла управления проектами

4 фазы жизненного цикла управления проектами

  1. Начало
  2. Планирование
  3. Исполнение
  4. Закрытие

Независимо от того, работаете ли вы над небольшим проектом со скромными бизнес-целями или над большой инициативой, состоящей из нескольких отделов и имеющей широкие корпоративные последствия, понимание жизненного цикла управления проектом имеет важное значение.

Изучите четыре фазы жизненного цикла управления проектами, чтобы ваш проект оставался организованным и находился на правильном пути от начала до закрытия.

Обзор жизненного цикла управления проектами

Жизненный цикл управления проектом описывает высокоуровневые процессы для реализации успешного проекта. По данным Project Management Institute Research, на каждый миллиард долларов, вложенный в проекты компаниями в Соединенных Штатах, 122 миллиона долларов были потрачены впустую из-за недостаточной производительности проекта .

Потраченные впустую деньги и ресурсы можно предотвратить с помощью эффективного управления проектами, так как 57% неудачных проектов терпят неудачу из-за нарушения связи .На этапах жизненного цикла управления проектом вы придумываете идею для проекта, определяете его цели, планируете его выполнение и ведете его до завершения.

4 фазы жизненного цикла управления проектом

Жизненный цикл управления проектом обычно разбивается на четыре фазы: инициирование, планирование, выполнение и закрытие. Эти этапы составляют путь, который ведет ваш проект от начала до конца.

Примечание. Некоторые методологии также включают пятую фазу - контроль или мониторинг, - но для наших целей эта фаза входит в этапы выполнения и закрытия.

Фазы жизненного цикла управления проектом (Щелкните изображение, чтобы изменить этот шаблон)

1. Инициирование

Во-первых, вам нужно определить бизнес-потребность, проблему или возможность и провести мозговой штурм, как ваша команда может удовлетворить эту потребность, решить эту проблему или воспользоваться этой возможностью. На этом этапе вы выясняете цель своего проекта, определяете, осуществим ли он, и определяете основные результаты для проекта.

Вместо того, чтобы ждать, пока за вас определят стратегию проекта, Мойра Александер выступает за мысленный переход от «менеджера» проекта к «руководителю» проекта:

«Руководители проектов должны иметь возможность продавать бизнес-лидерам внутреннюю ценность, которую они предлагают бизнесу на стратегическом уровне, когда они сидят за столом с самого начала стратегического планирования, а не после принятия решений.Эффективность менеджеров проектов резко снижается, когда они предлагают «исправить» или «обходной путь», если бизнес-решения высокого уровня принимаются без их опыта ».

Ясно, что стоит сделать все возможное, чтобы ваш голос был услышан раньше - до того, как стратегия станет окончательной.

Этапы управления проектом на этапе инициации

Шаги на этапе инициирования проекта могут включать следующее:

  • Проведение технико-экономического обоснования: определите основную проблему, которую решит ваш проект, и определите, предоставит ли ваш проект решение этой проблемы
  • Определение объема: Определите глубину и масштаб проекта
  • Определение результатов: определите продукт или услугу, которые нужно предоставить
  • Выявление заинтересованных сторон проекта: выясните, на кого влияет проект и каковы их потребности
  • Разработка бизнес-обоснования: используйте вышеуказанные критерии, чтобы сравнить потенциальные затраты и выгоды для проекта, чтобы определить, продвигается ли он вперед
  • Разработка технического задания: задокументируйте цели, объем и конечные результаты проекта, которые вы определили ранее как рабочее соглашение между владельцем проекта и теми, кто работает над проектом.

Погрузитесь глубже в инструменты, которые помогут вам точно определить масштаб вашего следующего проекта.

Узнать больше

2. Планирование

После утверждения проекта для продвижения вперед на основе вашего бизнес-обоснования, технического задания или документа о начале проекта вы переходите к этапу планирования.

На этом этапе жизненного цикла управления проектом вы разбиваете более крупный проект на более мелкие задачи, создаете свою команду и составляете график выполнения заданий. Ставьте меньшие цели в рамках более крупного проекта, убедившись, что каждая из них достижима в установленные сроки.Меньшие цели должны иметь высокий шанс на успех.

Этапы управления проектом на этапе планирования

Этапы этапа планирования проекта могут включать следующее:

  • Создание плана проекта: определение графика проекта, включая фазы проекта, задачи, которые необходимо выполнить, и возможные ограничения
  • Создание диаграмм рабочего процесса: визуализируйте свои процессы с помощью дорожек, чтобы убедиться, что члены команды четко понимают свою роль в проекте
  • Оценка бюджета и создание финансового плана: используйте оценки затрат, чтобы определить, сколько потратить на проект, чтобы получить максимальную отдачу от инвестиций
  • Сбор ресурсов: создайте свою функциональную команду из внутренних и внешних кадровых ресурсов, убедившись, что у всех есть необходимые инструменты (программное обеспечение, оборудование и т. Д.) для выполнения своих задач
  • Предвидение рисков и потенциальных препятствий для качества: выявление проблем, которые могут привести к остановке вашего проекта, при планировании снижения этих рисков и поддержания качества и сроков проекта.
  • Проведение стартового собрания проекта: подключите свою команду и опишите проект, чтобы они могли быстро приступить к работе

Начните с отображения всех этапов процесса и обязанностей в этом шаблоне схемы рабочего процесса.

Схема рабочего процесса с дорожками (Щелкните изображение, чтобы изменить этот шаблон)

3.Исполнение

Вы получили одобрение, разработали план и создали команду. Пришло время приступить к работе. Фаза выполнения превращает ваш план в действие. Работа менеджера проекта на этом этапе жизненного цикла управления проектом заключается в том, чтобы отслеживать работу, организовывать членов команды, управлять сроками и следить за тем, чтобы работа выполнялась в соответствии с первоначальным планом.

Этапы управления проектом на этапе исполнения

Этапы этапа реализации проекта могут включать следующее:

  • Создание задач и организация рабочих процессов: назначьте отдельные аспекты проектов соответствующим членам команды, убедившись, что члены команды не перегружены
  • Инструктаж членов группы по задачам: объяснение задач членам команды, предоставление необходимых рекомендаций по их выполнению и организация обучения, связанного с процессом, при необходимости
  • Общение с членами команды, клиентами и высшим руководством: предоставление обновленной информации заинтересованным сторонам проекта на всех уровнях
  • Мониторинг качества работы: убедитесь, что члены команды соблюдают свои временные и качественные цели для задач
  • Управление бюджетом: отслеживание расходов и отслеживание хода проекта с точки зрения активов и ресурсов

Если у вас уже есть должным образом документированный процесс, выполнение проекта будет намного проще.

В зависимости от методологии управления проектами, которым вы следуете, существует множество визуальных инструментов, которые вы можете применить, чтобы увидеть, какие результаты были выполнены, чтобы гарантировать, что ваш проект остается в рабочем состоянии. Чтобы узнать больше, щелкните шаблоны доски Канбан и диаграммы Ганта ниже.

Пример Scrum Board (Нажмите на изображение, чтобы изменить онлайн)

Пример диаграммы Ганта с индикатором выполнения (щелкните изображение, чтобы изменить в Интернете)

4. Закрытие

После того, как ваша команда завершила работу над проектом, вы вступаете в фазу закрытия.На этапе закрытия вы предоставляете окончательные результаты, высвобождаете ресурсы проекта и определяете успех проекта. Тот факт, что основная работа над проектом завершена, не означает, что работа менеджера проекта завершена - есть еще важные дела, в том числе оценка того, что сработало, а что нет.

Этапы управления проектом на этапе закрытия

Шаги на этапе закрытия проекта могут включать следующее:

  • Анализ эффективности проекта: с помощью подготовленного контрольного списка определите, были ли достигнуты цели проекта (задачи выполнены, в срок и в рамках бюджета) и решена ли исходная проблема.
  • Анализ производительности команды: оцените, как работают члены команды, в том числе достигли ли они своих целей, а также своевременность и качество работы
  • Документирование закрытия проекта: убедитесь, что все аспекты проекта выполнены без остатков, и предоставление отчетов ключевым заинтересованным сторонам.
  • Проведение обзоров после реализации: Провести окончательный анализ проекта с учетом уроков, извлеченных для аналогичных проектов в будущем
  • Учет использованного и неиспользованного бюджета: распределение оставшихся ресурсов для будущих проектов

Оставаясь на работе, даже если работа над проектом завершена, вы будете готовы взять все, что вы узнали, и реализовать это в своем следующем проекте.

Убедитесь, что вы не пропустите ни одного шага при завершении вашего проекта.
Просмотрите полный процесс закрытия проекта.

Завяжите свободные концы

Используйте Lucidchart на протяжении всего жизненного цикла проекта

Подбор подходящих инструментов может облегчить даже самый сложный проект. С помощью Lucidchart, универсального визуального рабочего пространства, вы можете документировать все части вашего процесса, чтобы упростить планирование и выполнение. Например, вы можете наметить свой процесс и быстро посмотреть, на правильном ли пути, или вы можете создать организационную схему, чтобы определить обязанности каждого в вашей команде.

.

Смотрите также