我的时间去哪儿了

我的时间去哪儿了?李笑来在他的《把时间当朋友》里提到时间事件日志的方法,可以帮助发现这个问题的答案。本文介绍一种更简洁更直观的方法。

时间就是生命。—鲁迅

理解并践行这句话比我们想象得要难得多。今天我准备用数据来回答这个问题:我的时间去了哪儿?

效果预览

时间总览

时间总览

从这个图表可以清晰地看到 dida365 里面各个顶层类别事件的时间分配。看看那个时间黑洞,那些就是被偷走的时间。

工作负荷

工作负荷

从时间维度查看我们的工作负荷。一目了然。

精力分配

工作负荷

顶层事件类型下可以有事件子类别,从精力分配图可以清晰地看出来我们的时间花在哪些事情上了。

持续行动

持续行动

选定我们感兴趣的事件类型,我们可以查看一定周期内,我们的精力投入情况。监督自己持续行动。

需要的工具

  • GTD 工具
    dida365.com是个良心产品。如果你不了解 GTD 方法论,可以在 百度百科 上了解一下。
  • 统计脚本
    使用 pandas 实现的一个 Python 统计脚本。目前没有做成 Web 产品,对非程序员可能会有点门槛。目前的脚本只适配 dida365 的数据格式。

使用说明

步骤一:利用 dida365 记录时间事件日志

像平常一样在 dida365 上完成 GTD 工作,在记录事件时注意以下规则,用来增加子类别和记录事件的时间。

  • dida365 上的清单就是我们事件的主类别,可以建立多个清单
  • 每个清单的事件标题按照 [子类别] 事件标题 [时长] 这样的格式来记录。比如[写作] 博客《时间事件日志》[1.2h]。时长支持 hm ,分别表示小时和分钟
  • 给任务分配预期完成时间。统计脚本在统计一个工作在什么时候完成的,是根据预期完成时间来算的,而不是根据点击完成复选框的时间来算的。理由是点击完成的时间是不能变的,比如某个事情忘了记录,过了两天才记录,这个时候点完成,则完成时间是点击完成的那个时间点,而预期完成时间我们可以设置在两天前,这样这项工作就会记录在两天前。

步骤二:导出数据

进入 dida365 的用户设置界面,点击数据备份,再点击生成备份。这一动作会在电脑端保存一份所有你记录在 dida365 上的时间事件日志,这是个 csv 格式的文件。

步骤三:生成统计图表

下载 Python 统计脚本。安装 matplotlib, pandas 等必要的库。参考下面的 demo 代码。注释已经把用法写清楚了。

# dida_20151220.csv 是从 dida365.com 上导出的你的时间事件日志,可以取任意你喜欢的文件名
# 用这个文件作为输入,创建时间事件日志对象
# 参数 routine_duration 为每天固定的例行公事时间长度(吃,喝,拉,撒,睡,行,发呆),单位为小时
log = DidaEventLog('dida_20151220.csv', routine_duration=14)
# 设定要统计的时间周期
period = ('2015-12-1', '2015-12-20')
# 生成时间总览饼图
log.pie_chart(period=period, display_routine=False)
# 生成工作负荷图表
log.workload_chart(period=period)
# 生成某个主类别下的子类别的精力分配情况
log.pie_chart_secondary('自我成长', period=period)
# 生成某个类别的时间投入情况,fields 参数可以是主类别也可以是子类别
log.permanent_action_chart(fields=['机器学习', '写作'], period=period)

参数说明

  • 时间黑洞
    那些发呆走神,刷微博微信的时间就是黑洞时间。我们要想办法把时间黑洞降到 20% 以下。那些为自己理想打着鸡血,走在万众创业路上的同学,估计时间黑洞会为负数。为什么呢?因为他们牺牲了吃喝拉撒睡等例行公事的时间,想着每天要睡够 7 小时,结果只有 5 小时。
  • 例行公事
    我们要睡觉,交通也要花时间,吃饭也要花时间。这部分我们称为例行公事,每天相对比较固定,简单起见,统计时,我们就取个固定值。

总结

行动起来吧,和我们的时间作朋友,管理我们自己。当你持续记录一个星期,一个月,一年后,再回过头看这些数据时,你一定会吓一跳。最终,我们才能慢慢理解并践行时间就是生命这句话的真正内涵。


Post by Joey Huang under tools on 2015-12-21(Monday) 23:36. Tags: tools,

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