立下新年flag之前 先看看如何用数据督促自己完成年度计划

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本文作者Duncan Gans通过自己的亲身实践,告诉你如何利用数据可以帮助自己实现目标。在2017年开始之前,get用数据督促自己实现人生目标的新技能。

大数据

作者|Duncan Gans

编译团队|吴蕾 任杰 行者

转眼2016年只剩下***一周,年初设定的目标实现了吗?新年又想许下哪些愿望?目标太大无法实现?目标太多无从下手?

本文作者Duncan Gans通过自己的亲身实践,告诉你如何利用数据可以帮助自己实现目标。在2017年开始之前,get用数据督促自己实现人生目标的新技能。

 

如何通过数据,帮助你我实现目标

每个人都想获得成功,例如,取得好的成绩,变得富有,或是建立良好的人际关系。我们都盼望梦想成真,渴望拥有健康的体魄,梦想在万众瞩目下签名,或者获得一份高薪职业。

我们每个人都渴望成功,渴望成绩好,财富多,人情练达;我们每个人都憧憬梦想成真,憧憬身强体健,扬名立万,收入不菲。

心怀梦想和抱负是美好的,可问题是我们更注重结果,而不是过程。我们注重的是技巧和能力,而不是工作本身。我们过于沉迷于那1%的天分,却并不向往那99%的努力。因此,我们没有付出努力去追求真正的结果,而那99%的努力才是关键所在,是***我们走向成功彼岸,成就自我的关键所在。好吧,这才是99%的全部意义。如果我们聚焦于过程,结果会自然而然地到来。当然,这99%也是辛苦之所在,必须在困境里付出坚持,在前途未明处付出执着与恒心。而我的目标,则是让这个过程稍微轻松一些。

日常跟踪

一开始,我用一个简单的excel表来跟踪我的新年计划。如果你不用excel,也可以用其他的表格/图标软件,比如,免费又好用的Google Sheets。开始时,我对四个活动项目进行跟踪,包括冥想,弹钢琴,阅读和俯卧撑,希望督促自己养成良好的习惯,实现自我提升,也正好将此作为新年计划。于是乎,每天我都会打开excel表,更新计划完成的情况。下面表格显示的是新年前四天的完成情况数据。

用一个简单的excel表来跟踪新年计划

一开始,这个.xlsx文件就改变了我的行为习惯。在那之前,我做的俯卧撑从来不会超过每天50个,从没有做过冥想或是练习钢琴,阅读更是少之又少。尽管5分钟的冥想不会带来惊人的效果,但也是有作用的。孔子云“只要功夫深,铁杵磨成针”【编者注:据说源自於诗人李白有关的典故】。而这个excel表,确实能让事情变得轻松一些。每次我多做了20个俯卧撑,或者做完冥想,我就能在表格里面填一个高分。透过每一天前进的一小步,就能看到自己正在迈向新年目标,并由此产生小小的多巴胺愉悦感。

在确认了简单跟踪机制行之有效后,我决定作出两个调整,主要是增加了几个重要的日常生活项目:

在线工作效率:此项目的在于衡量我在计算机旁花销时间的有效性。通过“拯救时间” APP我就能算出有效工作时间占总时间的百分比,能看到自己分心浏览其它网页占用了多少时间,计算出在线工作效率的分数。

作业/工作:做作业的时间,或者做导游工作的时间。

Habitica:是一个在线的任务清单类游戏网站(www.habitica.com),用来养成记录习惯。1分就表示100%完成了每日任务。

其他:其他简单的事情,比如洗澡,刷牙,带牙箍,等等。

增加了几个重要的日常生活项目

***,我在工作有效性页里面,加了一个核心项,即工作有效性分级。我用一个简单的公式,把所有因子的分数值都纳入统计,从而得到了一个全面的每日工作有效性分值。对于每个单元值,有计算公式如下:

(给定单元值/该项平均值)*该项的权重…[对所有列进行相同计算]/(权重的总和/5)

对于每个单元值,有计算公式

整个系统的奥妙之处,就在于公式的计算结果。该公式的性质使得工作效率分值具有特别的功能,更重要的是,它还很容易理解。5分表示工作效率的平均水平,其他分值以此为基准上下波动。10分表示你当天工作效率增长一倍,而2.5分则表示你当天的效率减半。进一步看,由于分数值的计算是基于平均值的,它会自动调整难度标准。如果你分数稳固在5以上,系统会自动提升获得好分数的难度,不断挑战自我。另一方面,如果你很忙,很少获得高分,系统会自动降低难度,让你放松一下。每当键入一个新的数字,整个工作效率分级系统会重算一遍。在过去一年里,我每天做50次俯卧撑,读20页书,做5分钟冥想,弹10分钟钢琴,杂项任务2分,50%在线工作效率得分,100分钟作业以及完成一半任务安排,综合显示后,就得到下面这张图表。

excel表建立一个良好合理的评分机制

很显然,一开始我得分持续很高,之后就就越来越难以获得高分。过了一小段时间,系统就建立了一个良好合理的评分机制。这个机制只有一些小波动,显示一些习惯的改变。

尽管整个工作效率系统最终的波动不大,但单项的分值改变却非常大,这一点很重要。为了确保你能够完成各个方面的既定事项,每项的分值是有所改动的。当你准备忽略某项时,该项的分值就会变高,激励你完成这一项任务。下面这张图,可以看出5分钟冥想的得分情况。

5分钟冥想的得分情况

相反,我在年初的时候,在线工作效率很低,所以得分很高。然后我改进了,此项的重要性就随之降低,因为它没那么多成就感了,分值也同样体现了这一趋势。

任务效率表的特点

这就是任务效率表的特点,“自适应”。对目标的衡量,不在于迫使你去同他人竞争,而是完成一个力所能及,又总是有点儿距离的目标。虽然这个公式比较简单,但它能够动态改变各方面的不同关注度的值,从而确保你能够在生活中建立一个全面的观测体系。

这种方式为何有用?

任务效率表虽然是一个纯粹的实验,但重在行之有效。每天键入一些数字,这个过程迫使我记得我的目标,并时常了解到与目标的差距在缩小还是扩大。这样不断地提醒自己,从而铸就了稳固的习惯。尽管动机可以促使你开始,但是习惯才能让你坚持下去。这些习惯改变了我的生活,使我变得更强大,成为了更棒的音乐人,也变得更博学,成为了更好的人。托效率表的福,让我见证了自己过去一年的成长。这个简单的excel文档从根本上改变了我。

没有效率表持续提醒,有可能我也会很好地追踪目标。没有效率表让我从容面对,有可能我也会彻底完成作业。没有效率评价督促自己,有可能我也会自觉实现目标。

但这些都只是可能而已。

显然,跟踪目标之前和之后的统计数据我不能显示,因为之前没有统计。然而,当我开始跟踪记录自己日常生活的某些方面的时候,我评估的这些方面就会有一个巨大的提升。

关于数据

如果excel表本身实际没有影响我的效率,您会觉得效率分数类似二项或者是t分布。这意味着正常情况下我要做的所有事会逐渐融入我的生活,效率表能够不干涉地绘出我的进步。然而,事实并非如此。

excel效率表数据

这种情况出现是因为我控制了分数以便对比。假设我现在处于三分或四分的水平,我可以冥想十几分钟,读更多的书,或者去健身房把自己提升到五分的类别。下面这张图表证实了这一点。图中显示两个分组:***组,在0到2这个范围,构成了相当规模的数据点集合。在大多数情况下,这就是我不考虑效率表结果的那些日子,其数据结果非常接近于平常的情况,也就是没有效率表督促的情况下能够体现的正常水平。位于两峰值之间的波谷是3~5分的区间。这是由于该组内效率得分在3或4分是比较少见的高分数。然而,如果我了解了效率表所展示的情况,那我将努力把得分提升到第二组的水平。第二个组包含了我试图得到更高分数的那几天的效率表数据。

这就特别酷。如果你相信***个分组(从0到3)展示了没有记录表时我能达到的效率,第二个分组(5以上)展示了有记录表时我的效率,那么结论就显而易见了。效率评级作用机理如此简单直接。10分是5分效率的两倍,8分是2分效率的四倍。由此,我们能够发现,当意识到效率表的存在后,我的任务效率是呈三倍还是五倍增长。

幸运的是,当我开始使用这些表时,也就是打开这些表的那一天,我没有多想就决定要在每一项上都拿到至少1分的记录。而这却奠定了简单的excel表具有如此魔力的基础。

excel效率表数据输入自己表现后一天的情况

左边的这些值,显示我输入自己的表现后一天的情况

公正地讲,各种变量不仅追踪我是否看过效率表。虽然左边都是我没有看效率表的那几天的数据,但是右边有时也不可避免的记录了少数几个没有检查效率表的日子,但这些日子之后的第二天我就开始关注其他各项。也就是说,我很少将两种情形混淆,这一点我可以保证。尽管很难从这个简单的图表推断出更多东西,两种情形对比如此明显已经足以说明问题。相关性如此清晰。如果我在给定的一天检查了效率表,我的效率评级会高出3.5点。更具体地解释一下,3.5分的效率评级相当于940个俯卧撑,或者22分钟冥想,或者做家庭作业3.5小时。这种差别很显著。如果你不相信,以下图表展示了我检查效率表前后的分数对比,依然遵循前面提到的两个分组。

查excel效率表的日子的效率

该图我查效率表的日子的效率

没查excel效率表的日子的效率

该图展示我没查效率表的日子的效率

如果你的生活与数据相符。

收集的excel效率表数据

这些图表收集的都是一些简单的数据

这些数据表的独特之处在于完全因你而生。数据表记录的只是反映一天所做事务的数字。即使效率评分达到10分或者更高,我也不会收到任何形式的奖励。没有奖金,没有庆贺,没有赞扬,甚至无人知晓,除了我自己。但是,这些因我而生的数据却强烈地影响着我的行动。甘地说过:“行为塑造习惯,习惯形成观念,观念决定命运。”如果你有兴趣创建自己的效率表,就像我这样创建一套简易系统,包括12个模块来做你自己的效率分析,那么下面就是该系统的链接。此外,还有一个教你如何使用该系统的经典案例

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文,微信公众号“大数据文摘( id: BigDataDigest)”】

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责任编辑:赵宁宁 来源: 51CTO专栏
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