薛大龙-软考高级-信息系统项目管理师 | 完结

信息系统项目管理师（软考高级）是很多技术人迈向管理岗的"敲门砖"。薛大龙老师的课程以其"考点化、条理化、实战化"著称，深受考生喜爱。

要想拿下这个高级资格，吃透十大知识领域（基于PMBOK体系）是关键。虽然软考新教材和PMBOK第七版在理念上有所更新，但核心考点依然集中在经典的五大过程组和十大知识领域上。

下面我按照薛大龙老师的授课逻辑，梳理十大领域的核心考点，并附上一些 Python 代码工具，帮助你更直观地理解那些晦涩的计算题。

一、 整体管理：项目的"大脑"

核心考点：

1. 项目章程：项目正式授权的文件，包含项目经理的权责。
2. 项目管理计划：所有子计划的集合（范围、进度、成本、质量等）。
3. 变更控制：变更必须走流程（提出 -> 分析 -> 批准/拒绝 -> 更新 -> 通知）。
4. 配置控制：版本管理（基线）。

薛大龙口诀：章程启动计划，变更控制全程。

二、 范围管理：明确"做什么"和"不做什么"

核心考点：

1. 需求收集技术：访谈、问卷、观察、原型法、群体创新技术（头脑风暴、德尔菲法）。
2. WBS（工作分解结构） ：考试常考 WBS 层级和分解原则（100%原则）。
3. 范围确认 vs 范围控制：前者是正式验收（客户签字），后者是防止范围蔓延。

代码辅助：WBS 生成器

python

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class WBSTree:
    def __init__(self, root_name):
        self.root = {'name': root_name, 'children': []}

    def add_child(self, parent_path, child_name):
        """
        在指定路径下添加子节点
        parent_path: 列表，如 ['项目', '阶段一']
        """
        current_level = self.root['children']
        
        # 导航到父节点
        node = self.root
        for name in parent_path:
            found = False
            for child in node['children']:
                if child['name'] == name:
                    node = child
                    found = True
                    break
            if not found:
                print(f"[!] 未找到父路径: {parent_path}")
                return
        
        # 添加子节点
        node['children'].append({'name': child_name, 'children': []})

    def print_tree(self, node=None, level=0):
        if node is None:
            node = self.root
        print("  " * level + "- " + node['name'])
        for child in node['children']:
            self.print_tree(child, level + 1)

# 使用示例：构建一个软件开发项目的 WBS
project_wbs = WBSTree("ERP系统开发")
project_wbs.add_child([], "需求分析")
project_wbs.add_child([], "系统设计")
project_wbs.add_child(["系统设计"], "数据库设计")
project_wbs.add_child(["系统设计"], "接口设计")
project_wbs.add_child([], "编码实现")
project_wbs.add_child([], "测试")

project_wbs.print_tree()

三、 进度管理：解决"何时做"

核心考点：

1. 关键路径法（CPM） ：总时差为 0 的路径，决定项目最短工期。
2. 资源平衡 vs 资源平滑：前者改变工期，后者不改变工期。
3. 三点估算（PERT） ：公式 (O+4M+P)/6(O+4M+P)/6。

代码辅助：关键路径计算器

python

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def calculate_critical_path(activities):
    """
    计算关键路径（简化版：假设活动列表已按依赖关系排序）
    activities: 字典，格式 {'活动名': {'duration': int, 'preds': []}}
    """
    # 正推法：计算最早开始(ES)和最早完成(EF)
    es = {act: 0 for act in activities}
    ef = {act: 0 for act in activities}
    
    # 简单的拓扑顺序（实际项目中需更复杂算法）
    for act in activities:
        preds = activities[act]['preds']
        if preds:
            es[act] = max([ef[p] for p in preds])
        else:
            es[act] = 0
        ef[act] = es[act] + activities[act]['duration']
    
    project_duration = max(ef.values())
    
    # 逆推法：计算最晚开始(LS)和最晚完成(LF)
    ls = {act: 0 for act in activities}
    lf = {act: 0 for act in activities}
    
    # 初始化 LF
    for act in activities:
        lf[act] = project_duration
    
    # 按逆序处理
    acts_list = list(activities.keys())
    for act in reversed(acts_list):
        # 找到以当前活动为前置的所有后续活动
        successors = [a for a in activities if act in activities[a]['preds']]
        if successors:
            lf[act] = min([ls[s] for s in successors])
        ls[act] = lf[act] - activities[act]['duration']
    
    # 计算总时差
    slack = {act: ls[act] - es[act] for act in activities}
    
    # 找出关键路径（时差为0）
    critical_path = [act for act in activities if slack[act] == 0]
    
    print(f"项目总工期: {project_duration}")
    print(f"关键路径: {' -> '.join(critical_path)}")

# 测试
network_diagram = {
    'A': {'duration': 3, 'preds': []},
    'B': {'duration': 4, 'preds': ['A']},
    'C': {'duration': 2, 'preds': ['A']},
    'D': {'duration': 5, 'preds': ['B', 'C']},
    'E': {'duration': 2, 'preds': ['D']}
}

calculate_critical_path(network_diagram)

四、 成本管理：解决"花多少钱"

核心考点：

1. 挣值分析（EVA） ：这是计算题的必考点，必须背熟公式。

   • CV=EV−ACCV=EV−AC （成本偏差）
   • SV=EV−PVSV=EV−PV （进度偏差）
   • CPI=EV/ACCPI=EV/AC （成本绩效指数）
   • SPI=EV/PVSPI=EV/PV （进度绩效指数）

2. 完工估算（EAC） ：根据当前 CPI 修正的总成本估算。

代码辅助：挣值分析仪表盘

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def eva_dashboard(pv, ev, ac):
    """
    挣值分析计算器
    pv: 计划价值
    ev: 挣值
    ac: 实际成本
    """
    cv = ev - ac
    sv = ev - pv
    cpi = ev / ac if ac != 0 else 0
    spi = ev / pv if pv != 0 else 0
    
    # 完工估算 (EAC) - 典型公式
    eac = ac + ((pv - ev) / cpi) if cpi != 0 else 0
    
    print(f"{'指标':<10} | {'数值':<10} | {'状态'}")
    print("-" * 35)
    print(f"{'CV':<10} | {cv:<10.2f} | {'超支' if cv < 0 else '节约'}")
    print(f"{'SV':<10} | {sv:<10.2f} | {'落后' if sv < 0 else '超前'}")
    print(f"{'CPI':<10} | {cpi:<10.2f} | {'<1 (糟糕)' if cpi < 1 else '>=1 (良好)'}")
    print(f"{'SPI':<10} | {spi:<10.2f} | {'<1 (糟糕)' if迪spi < 1 else '>=1 (良好)'}")
    print("-" * 35)
    print(f"完工估算 (EAC): {eac:.2f}")

# 模拟案例
# 场景：计划100万，干了80万的活，花了90万
eva_dashboard(pv=100, ev=80, c=90)

五、 质量管理：确保"做得好"

核心考点：

1. 质量 vs 等级：质量是"符合要求"，等级是"功能多少"。

2. 质量保证（QA） vs 质量控制（QC） ：

   • QA：过程审计，关注预防。
   • QC：检查产品，关注探测。

3. 七种基本工具：因果图（鱼骨图）、控制图、帕累托图（80/20法则）。

代码辅助：帕累托图数据生成器

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import matplotlib.pyplot as plt

def generate_pareto_chart(issues):
    """
    生成帕累托图数据（模拟）
    issues: 字典，格式 {'问题类型': 数量}
    """
    sorted_issues = sorted(issues.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    types = [x[0] for x in sorted_issues]
    counts = [x[1] for x in sorted_issues]
    
    # 计算累计百分比
    total = sum(counts)
    cumulative = []
    acc = 0
    for count in counts:
        acc += count
        cumulative.append(acc / total * 100)
    
    # 打印数据（实际项目中可画图）
    print(f"{'问题类型':<15} | {'数量':<6} | {'累计占比(%)'}")
    print("-" * 40)
    for i in range(len(types)):
        print(f"{types[i]:<15} | {counts[i]:<6} | {cumulative[i]:.1f}%")
    
    return types, counts, cumulative

# 示例：软件Bug分布
bug_data = {
    "界面UI": 45,
    "功能逻辑": 30,
    "性能问题": 15,
    "安全漏洞": 8,
    "文档错误": 2
}
generate_pareto_chart(bug_data)

六、 人力资源管理：解决"谁来做"

核心考点：

1. 激励理论：马斯洛需求层次、赫兹伯格双因素理论（保健因素 vs 激励因素）。
2. 团队建设阶段：形成期 -> 震荡期 -> 规范期 -> 执行期 -> 解散期。
3. 权力类型：职位权力、惩罚权力、奖励权力、专家权力、参照权力。

代码辅助：团队冲突解决策略选择器

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def resolve_conflict(conflict_type, urgency, relationship_importance):
    """
    根据冲突类型、紧急程度、关系重要性建议解决策略
    """
    if urgency == "High" and relationship_importance == "Low":
        return "强制/命令" # 快速决策，牺牲关系
    elif relationship_importance == "High" and urgency == "Low":
        return "合作/解决问题" # 双赢，投入时间
    elif conflict_type == "不重要":
        return "撤退/回避"
    else:
        return "妥协/调解"

print(resolve_conflict("技术分歧", "Medium", "High")) # 输出: 合作/解决问题

七、 沟通管理：解决"信息差"

核心考点：

1. 沟通渠道数量计算公式：N(N−1)/2N(N−1)/2。其中 NN 是干系人数量。
2. 沟通技术 vs 沟通方法：技术是工具（邮件、会议），方法是方式（交互式、推式、拉式）。
3. 绩效报告：状态报告（过去）、进展报告（当前）、预测报告（未来）。

代码辅助：沟通渠道计算器

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def comm_channels(n):
    return n * (n - 1) // 2

# 场景：项目组有 10 个干系人
print(f"10 个干系人之间的沟通渠道数: {comm_channels(10)} 条")

八、 风险管理：未雨绸缪

核心考点：

1. 风险识别技术：文档审查、信息收集技术（头脑风暴、德尔菲法）、SWOT分析。

2. 定性分析：概率影响矩阵。

3. 应对策略：

   • 负面风险（威胁）：规避、转移、减轻、接受。
   • 正面风险（机会）：开拓、分享、提高、接受。

代码辅助：风险概率影响矩阵

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risk_matrix = [
    # (概率, 影响) -> 风险等级
    (0.9, 0.8, "High"),  # 高概率，高影响
    (0.1, 0.2, "Low"),
    (0.5, 0.7, "High"),
    (0.3, 0.4, "Medium")
]

for prob, impact, level in risk_matrix:
    print(f"概率: {prob:.0%}, 影响: {impact:.0%} -> 风险等级: {level}")

九、 采购管理：管理外部资源

核心考点：

1. 合同类型：

   • 固定总价（FFP）：卖方风险大。
   • 成本加固定费用（CPFF）：买方风险大。
   • 时间材料（T&M）：混合型。

2. 采购文件：RFP（建议书邀请书）、RFQ（报价邀请书）。

3. 合同收尾：审计和正式验收。

十、 干系人管理：管理期望

核心片段：

1. 权力/利益方格：

   • 高权力高利益：重点管理。
   • 低权力低利益：监督。

2. 干系人参与度评估矩阵：不知道 -> 抵制 -> 中立 -> 支持 -> 领导。

总结：薛大龙版备考策略

1. 背诵口诀：每个领域都有核心口诀（如"章程启动计划，变更控制全程"），务必背熟。
2. 计算题专项训练：下午案例分析的最后一题通常是计算题（进度或成本），必须拿满分。
3. 论文准备：准备 8-10 个核心主题（如风险管理、质量管理），每个主题都要有自己实战项目的"故事线"。

信息系统项目管理师不仅考查记忆，更考查系统思维。通过上面的代码工具，你可以把抽象的管理概念转化为可计算的逻辑，理解会更深刻。祝你备考顺利！