穆勒五法与5why思考法的区别

2024-10-21

5WHY分析法：一个问题分析与解决的工具

5WHY分析法很多做项目的都知道,但是却很少有人能用到实处,或者是灵活运用,所以今天小编又来翻一遍这个“旧账”,让大家更了解5WHY分析法. 什么是5WHY分析法? 所谓5why分析法,又称“5问法”,也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问,以追究其根本原因. 5why法的关键所在:鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出原有问题的根本原因. 5WHY分析法的运用如图,沿着“为什么——为什么”的因果路径逐一提问,先问第一个“为

【方法论】5WHY分析法

一.概述所谓“5WHY”分析法,又称“5问法”,就是连续反复使用5次“为什么”方式自问,以打破砂锅问到底方式寻找问题的根本原因的方法.“5WHY”不限定必须或只做5次为什么的提问,以找到问题根因为准,也许是3次,也许是10几次都有可能.一般经验而言,反复提出5次为什么基本就可以寻找到问题的根因. 二.一般过程一般而言,“5WHY”从三个层面来实施: 一.为什么会发生?从“制造”的角度. 二.为什么没有发现?从“检验”的角度. 三.为什么没有从系统上预防事故?从“体系”或“流程”的角度. 每个

闲聊系列之 5-why root cause分析法

本篇参考: https://max.book118.com/html/2017/1126/141669829.shtm https://baike.baidu.com/item/5why%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95/575907 上课在项目质量管理的章节的管理质量中提出了根本原因分析工具,提了一下5 why分析法,感觉工作中这种思想还是会用到,所以简单查阅以后,闲聊一下5- why root cause分析法,并且以一个相关的项目例子来带入对自己也更好的了解. 5 wh

Rolf Dobelli 《清醒思考的艺术》

为了避免输光自己靠勤奋积累的财产,罗尔夫·多贝里列了一份系统性思维错误的清单.这一份清单可以和查理·芒格的<人类误判心理学>对照查看. 自本杰明·富兰克林以来,电闪雷鸣没有减少变弱或响声变低,但不及原先令人害怕了--从那时起,我自己的非理性也是这样. 它并不能给你带来好运,但至少能保证你不会面对太大的灾难. 01为什么你该去逛逛墓地(幸存偏误) 1)解释幸存偏误是指:由于日常生活中更容易看到成功.看不到失败,你会系统性地高估成功的希望.不了解现实的你对成功抱有一种幻想,认识不到成功的概率有多

黑盒测试用例设计方法&理论结合实际 -> 边界值分析法

一. 概念边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法.通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界. 二. 边界值分析法的应用根据大量的测试统计数据,很多错误是发生在输入或输出范围的边界上,而不是发生在输入/输出范围的中间区域.因此针对各种边界情况设计测试用例,可以查出更多的错误. 使用边界值分析方法设计测试用例,首先应确定边界情况.通常输入和输出等价类的边界,就是应着重测试的边界情况.应当选取正好等于,刚刚大于或刚刚小于边界的值作为

最简单的CRC32源码－查表法

这个算法是在逐BYTE法的基础上进行修改的,在上一篇文章里我们说过,如果不查表的话,逐BYTE法和逐BIT法没什么区别,现在我们就把这个算法写出来,注意在调用CRC校验函数前需要先调用表生成函数: u32 CRC_Table[]; /*******************************CRC校验程序***********************************/ //作者 Skystalker //输入32位 //多项式,省略最高位1 0x4C11DB7 CCITT-32: 0

最简单的CRC32源码－逐BYTE法

从按BIT计算转到按BYTE计算,要利用异或的一个性质,具体见前面的文章<再探CRC >. 其实方法跟逐BIT法是一样的,我们只是利用异或的性质,把数据分成一BYTE一BYTE来计算,一BYTE数据会有256种值,每一种值与POLY(生成多项式)进行模二除法的余数都是唯一的,所以我们可以先把这256个余数先计算出来,放到一个表里,这样对每一BYTE进行模二除求余的计算都节省了. 如果不用查表的方法,逐BYTE法对比逐BIT法没什么区别,因为计算量是一样的,逐BYTE法还会多好多跳转步骤. 使用

Netty 源码阅读的思考------耗时业务到底该如何处理

目录大纲: 前言处理耗时业务的第一种方式-------handler 种加入线程池处理耗时业务的第二种方式-------Context 中添加线程池总结:两种方式的对比和思考前言熟悉 Netty 的同学都知道,不能在 Netty 中做耗时的,不可预料的操作,比如数据库,网络请求,这将会严重影响 Netty 对 Socket 的处理速度.而解决方法就是将耗时任务添加到异步线程池中.但就添加线程池这步操作来讲,可以有2种方式,而且这2种方式的区别也蛮大的.今天就好好讲一讲. 1. 处理耗时

递归，回溯和DFS的区别

递归是一种算法结构,回溯是一种算法思想一个递归就是在函数中调用函数本身来解决问题回溯就是通过不同的尝试来生成问题的解,有点类似于穷举,但是和穷举不同的是回溯会“剪枝”,意思就是对已经知道错误的结果没必要再枚举接下来的答案了,比如一个有序数列1,2,3,4,5,我要找和为5的所有集合,从前往后搜索我选了1,然后2,然后选3 的时候发现和已经大于预期,那么4,5肯定也不行,这就是一种对搜索过程的优化回溯搜索是深度优先搜索(DFS)的一种对于某一个搜索树来说(搜索树是起记录路径和状态判断的作用),回

Ruby中的%表示法

%{String} 用于创建一个使用双引号括起来的字符串,这个表示法与%Q{String}完全一样 result = %{hello} puts "result is: #{result}, Type is:#{result.class}" #>>result is: hello, Type is:String %Q{String} 用于创建一个使用双引号括起来的字符串 %q{String} 用于创建一个使用单引号括起来的字符串从说明中可以看出这两个表示法的区别就是一

5whys分析法在美团工程师中的实践

转载美团博客:https://tech.meituan.com/5whys-method.html 前言网站的质量和稳定性对于用户和公司来说至关重要,但是在网站的快速发展过程中,由于各种原因导致事故不可避免的发生,这些大大小小的事故对公司难免会造成一些负面的影响,为了避免同类事故的再次发生,美团的工程师们从事故中不断学习,对每次事故进行深入分析和总结,形成了一种Casestudy文化,并结合一套科学的分析方法-5whys分析法,深入分析事故背后的根本原因和流程漏洞,使得事故发生的频率大大降低.

HTML连载49-清除浮动的第三种方式（内外墙法）

一.清除浮动的第三种方式 1.隔墙法有两种如下:外墙法和内墙法. 2.外墙法 (1)在两个盒子中间添加一个额外的块级元素 (2)给这个额外添加的块级元素设置:clear:both;属性注意点:外墙法可以让第二个盒子使用margin-top属性但是不能让第一个盒子使用margin-bottom属性解决方案:为了避免上面的问题,我们在“墙”所在的元素设置高度就解决这个问题了. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <h

python中对列表元素大小排序（冒泡排序法和选择排序法）

前言:排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列.本文主要讲述python中经常用的两种排序算法,选择排序法和冒泡排序法及其区别.通过对列表里的元素大小排序进行阐述. 一,选择排序法从第一个位置开始比较,找出最小的,和第一个位置互换,开始下一轮. lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4] #求出lt的长度 n = len(lt) #外层循环确定比较的轮数,x是下标,lt[x]在外层循环中代表lt中

年薪5w和50w的人，区别到底在哪？

年薪5w和50w的人,区别到底在哪? 2017-02-22 阿青 360投资圈文/ 阿青许多人在职场摸爬滚打很多年并不顺利,薪酬一直上不去.职场鸡汤喝了不少,也掌握了不少职场技能,工作经验也颇为丰富,但就是得不到领导的赏识. 每次升职加薪都没份,其实最根本原因之一是没有强大的思考力,思考力是职场人的核心竞争力之一,它决定职场人的沟通表达是否清晰有力.决定工作做事方式是否高效.富有成果和是否快速高效地学习等. 因此年薪5w和50w的职场人思考力是有很大区别的,下面列举三方面说明此问题. 区别1

5 why 分析法，一种用于归纳抽象出解决方案的好方法

最近在看了<微信背后的产品观 - 张小龙手抄版>,其中有段话如下: 用户需求是零散的,解决方案是归纳抽象的过程那如何归纳抽象呢?是否有一定的实践方法论呢?经过一轮探讨和学习,有这些答案: 5 Whys 分析法 U 型思考法等等二.5 Whys 分析法 5 Whys 法,最初由丰田佐吉开发,并在丰田汽车公司的制造方法演变过程中被使用.它是解决问题的一个重要组成部分,也作为丰田生产系统入门培训的一部分 5 Whys 法的定义,是一种解决问题的方法,探索特定问题的潜在因果关系其核心过程就是不

UML软件方法大纲

利用周末的时间读了潘加宇的<软件方法(上)>,希望梳理清楚UML的知识脉络: 工作流子流程内容备注建模和uml 利润=需求-设计愿景缺乏清晰.共享的愿景往往是项目失败的主要原因. 愿景回答这样一个问题:在老大看来,引进这个系统的目的是什么? 寻找老大: 要点:老大是买方.典型错误:老大就是我们开发公司老总(或者研发总监.产品经理等). 要点:系统改善哪个组织的流程?老大就是该组织的负责人.典型错误:老大是××局信息中心主任李××. 要点:系统好坏的度量指标藏在他的大脑里

Python进阶：如何将字符串常量转化为变量？

前几天,我们Python猫交流学习群里的 M 同学提了个问题.这个问题挺有意思,经初次讨论,我们认为它无解. 然而,我认为它很有价值,应该继续思考怎么解决,所以就在私密的知识星球上记录了下来. 万万没想到的是,在第二天,有两位同学接连给出了解决方法! 由此,群内出现了一轮热烈的技术交流. 本文将相关的内容要点作了梳理,并由此引申到更进一步的学习话题,希望对你有所帮助. 1.如何动态生成变量名? M 同学的问题如下: 打扰一下大家,请教一个问题,已知 list = ['A', 'B', 'C',

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录第1讲前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲李群与李代数李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲相机与图像相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

你看不懂的spring原理是因为不知道这几个概念

背景问题从一杯咖啡开始. 今天我去楼下咖啡机买了一杯「粉黛拿铁」.制作过程中显示: 我取了做好的粉黛拿铁,喝了一口,果然就是一杯热巧克力.咦咦咦,说好的拿铁呢?虽然我对「零点吧」的咖啡评价很高,觉得味道不亚于星爸爸.但是不可否认它确实给了我一杯假的拿铁. 现在很多技术专家好比品鉴咖啡的专家.他们并不需要知道咖啡豆和可可豆的区别,更不知道这两种植物长在树上是什么样子.没关系,这并不影响他们区别一杯咖啡是拿铁.摩卡还是卡布奇诺.就好像工作中遇到团队配合的情况,他们并不需要知道别人团队的产品是怎么实

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