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立下新年flag之前 先看看如何用數據督促自己完成年度計劃

企業動態
本文作者Duncan Gans通過自己的親身實踐,告訴你如何利用數據可以幫助自己實現目標。在2017年開始之前,get用數據督促自己實現人生目標的新技能。

大數據

作者|Duncan Gans

編譯團隊|吳蕾 任杰 行者

轉眼2016年只剩下***一周,年初設定的目標實現了嗎?新年又想許下哪些愿望?目標太大無法實現?目標太多無從下手?

本文作者Duncan Gans通過自己的親身實踐,告訴你如何利用數據可以幫助自己實現目標。在2017年開始之前,get用數據督促自己實現人生目標的新技能。

 

如何通過數據,幫助你我實現目標

每個人都想獲得成功,例如,取得好的成績,變得富有,或是建立良好的人際關系。我們都盼望夢想成真,渴望擁有健康的體魄,夢想在萬眾矚目下簽名,或者獲得一份高薪職業。

我們每個人都渴望成功,渴望成績好,財富多,人情練達;我們每個人都憧憬夢想成真,憧憬身強體健,揚名立萬,收入不菲。

心懷夢想和抱負是美好的,可問題是我們更注重結果,而不是過程。我們注重的是技巧和能力,而不是工作本身。我們過于沉迷于那1%的天分,卻并不向往那99%的努力。因此,我們沒有付出努力去追求真正的結果,而那99%的努力才是關鍵所在,是***我們走向成功彼岸,成就自我的關鍵所在。好吧,這才是99%的全部意義。如果我們聚焦于過程,結果會自然而然地到來。當然,這99%也是辛苦之所在,必須在困境里付出堅持,在前途未明處付出執著與恒心。而我的目標,則是讓這個過程稍微輕松一些。

日常跟蹤

一開始,我用一個簡單的excel表來跟蹤我的新年計劃。如果你不用excel,也可以用其他的表格/圖標軟件,比如,免費又好用的Google Sheets。開始時,我對四個活動項目進行跟蹤,包括冥想,彈鋼琴,閱讀和俯臥撐,希望督促自己養成良好的習慣,實現自我提升,也正好將此作為新年計劃。于是乎,每天我都會打開excel表,更新計劃完成的情況。下面表格顯示的是新年前四天的完成情況數據。

用一個簡單的excel表來跟蹤新年計劃

一開始,這個.xlsx文件就改變了我的行為習慣。在那之前,我做的俯臥撐從來不會超過每天50個,從沒有做過冥想或是練習鋼琴,閱讀更是少之又少。盡管5分鐘的冥想不會帶來驚人的效果,但也是有作用的。孔子云“只要功夫深,鐵杵磨成針”【編者注:據說源自於詩人李白有關的典故】。而這個excel表,確實能讓事情變得輕松一些。每次我多做了20個俯臥撐,或者做完冥想,我就能在表格里面填一個高分。透過每一天前進的一小步,就能看到自己正在邁向新年目標,并由此產生小小的多巴胺愉悅感。

在確認了簡單跟蹤機制行之有效后,我決定作出兩個調整,主要是增加了幾個重要的日常生活項目:

在線工作效率:此項目的在于衡量我在計算機旁花銷時間的有效性。通過“拯救時間” APP我就能算出有效工作時間占總時間的百分比,能看到自己分心瀏覽其它網頁占用了多少時間,計算出在線工作效率的分數。

作業/工作:做作業的時間,或者做導游工作的時間。

Habitica:是一個在線的任務清單類游戲網站(www.habitica.com),用來養成記錄習慣。1分就表示100%完成了每日任務。

其他:其他簡單的事情,比如洗澡,刷牙,帶牙箍,等等。

增加了幾個重要的日常生活項目

***,我在工作有效性頁里面,加了一個核心項,即工作有效性分級。我用一個簡單的公式,把所有因子的分數值都納入統計,從而得到了一個全面的每日工作有效性分值。對于每個單元值,有計算公式如下:

(給定單元值/該項平均值)*該項的權重…[對所有列進行相同計算]/(權重的總和/5)

對于每個單元值,有計算公式

整個系統的奧妙之處,就在于公式的計算結果。該公式的性質使得工作效率分值具有特別的功能,更重要的是,它還很容易理解。5分表示工作效率的平均水平,其他分值以此為基準上下波動。10分表示你當天工作效率增長一倍,而2.5分則表示你當天的效率減半。進一步看,由于分數值的計算是基于平均值的,它會自動調整難度標準。如果你分數穩固在5以上,系統會自動提升獲得好分數的難度,不斷挑戰自我。另一方面,如果你很忙,很少獲得高分,系統會自動降低難度,讓你放松一下。每當鍵入一個新的數字,整個工作效率分級系統會重算一遍。在過去一年里,我每天做50次俯臥撐,讀20頁書,做5分鐘冥想,彈10分鐘鋼琴,雜項任務2分,50%在線工作效率得分,100分鐘作業以及完成一半任務安排,綜合顯示后,就得到下面這張圖表。

excel表建立一個良好合理的評分機制

很顯然,一開始我得分持續很高,之后就就越來越難以獲得高分。過了一小段時間,系統就建立了一個良好合理的評分機制。這個機制只有一些小波動,顯示一些習慣的改變。

盡管整個工作效率系統最終的波動不大,但單項的分值改變卻非常大,這一點很重要。為了確保你能夠完成各個方面的既定事項,每項的分值是有所改動的。當你準備忽略某項時,該項的分值就會變高,激勵你完成這一項任務。下面這張圖,可以看出5分鐘冥想的得分情況。

5分鐘冥想的得分情況

相反,我在年初的時候,在線工作效率很低,所以得分很高。然后我改進了,此項的重要性就隨之降低,因為它沒那么多成就感了,分值也同樣體現了這一趨勢。

任務效率表的特點

這就是任務效率表的特點,“自適應”。對目標的衡量,不在于迫使你去同他人競爭,而是完成一個力所能及,又總是有點兒距離的目標。雖然這個公式比較簡單,但它能夠動態改變各方面的不同關注度的值,從而確保你能夠在生活中建立一個全面的觀測體系。

這種方式為何有用?

任務效率表雖然是一個純粹的實驗,但重在行之有效。每天鍵入一些數字,這個過程迫使我記得我的目標,并時常了解到與目標的差距在縮小還是擴大。這樣不斷地提醒自己,從而鑄就了穩固的習慣。盡管動機可以促使你開始,但是習慣才能讓你堅持下去。這些習慣改變了我的生活,使我變得更強大,成為了更棒的音樂人,也變得更博學,成為了更好的人。托效率表的福,讓我見證了自己過去一年的成長。這個簡單的excel文檔從根本上改變了我。

沒有效率表持續提醒,有可能我也會很好地追蹤目標。沒有效率表讓我從容面對,有可能我也會徹底完成作業。沒有效率評價督促自己,有可能我也會自覺實現目標。

但這些都只是可能而已。

顯然,跟蹤目標之前和之后的統計數據我不能顯示,因為之前沒有統計。然而,當我開始跟蹤記錄自己日常生活的某些方面的時候,我評估的這些方面就會有一個巨大的提升。

關于數據

如果excel表本身實際沒有影響我的效率,您會覺得效率分數類似二項或者是t分布。這意味著正常情況下我要做的所有事會逐漸融入我的生活,效率表能夠不干涉地繪出我的進步。然而,事實并非如此。

excel效率表數據

這種情況出現是因為我控制了分數以便對比。假設我現在處于三分或四分的水平,我可以冥想十幾分鐘,讀更多的書,或者去健身房把自己提升到五分的類別。下面這張圖表證實了這一點。圖中顯示兩個分組:***組,在0到2這個范圍,構成了相當規模的數據點集合。在大多數情況下,這就是我不考慮效率表結果的那些日子,其數據結果非常接近于平常的情況,也就是沒有效率表督促的情況下能夠體現的正常水平。位于兩峰值之間的波谷是3~5分的區間。這是由于該組內效率得分在3或4分是比較少見的高分數。然而,如果我了解了效率表所展示的情況,那我將努力把得分提升到第二組的水平。第二個組包含了我試圖得到更高分數的那幾天的效率表數據。

這就特別酷。如果你相信***個分組(從0到3)展示了沒有記錄表時我能達到的效率,第二個分組(5以上)展示了有記錄表時我的效率,那么結論就顯而易見了。效率評級作用機理如此簡單直接。10分是5分效率的兩倍,8分是2分效率的四倍。由此,我們能夠發現,當意識到效率表的存在后,我的任務效率是呈三倍還是五倍增長。

幸運的是,當我開始使用這些表時,也就是打開這些表的那一天,我沒有多想就決定要在每一項上都拿到至少1分的記錄。而這卻奠定了簡單的excel表具有如此魔力的基礎。

excel效率表數據輸入自己表現后一天的情況

左邊的這些值,顯示我輸入自己的表現后一天的情況

公正地講,各種變量不僅追蹤我是否看過效率表。雖然左邊都是我沒有看效率表的那幾天的數據,但是右邊有時也不可避免的記錄了少數幾個沒有檢查效率表的日子,但這些日子之后的第二天我就開始關注其他各項。也就是說,我很少將兩種情形混淆,這一點我可以保證。盡管很難從這個簡單的圖表推斷出更多東西,兩種情形對比如此明顯已經足以說明問題。相關性如此清晰。如果我在給定的一天檢查了效率表,我的效率評級會高出3.5點。更具體地解釋一下,3.5分的效率評級相當于940個俯臥撐,或者22分鐘冥想,或者做家庭作業3.5小時。這種差別很顯著。如果你不相信,以下圖表展示了我檢查效率表前后的分數對比,依然遵循前面提到的兩個分組。

查excel效率表的日子的效率

該圖我查效率表的日子的效率

沒查excel效率表的日子的效率

該圖展示我沒查效率表的日子的效率

如果你的生活與數據相符。

收集的excel效率表數據

這些圖表收集的都是一些簡單的數據

這些數據表的獨特之處在于完全因你而生。數據表記錄的只是反映一天所做事務的數字。即使效率評分達到10分或者更高,我也不會收到任何形式的獎勵。沒有獎金,沒有慶賀,沒有贊揚,甚至無人知曉,除了我自己。但是,這些因我而生的數據卻強烈地影響著我的行動。甘地說過:“行為塑造習慣,習慣形成觀念,觀念決定命運。”如果你有興趣創建自己的效率表,就像我這樣創建一套簡易系統,包括12個模塊來做你自己的效率分析,那么下面就是該系統的鏈接。此外,還有一個教你如何使用該系統的經典案例

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文,微信公眾號“大數據文摘( id: BigDataDigest)”】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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