如果提到数据分析,就不能不提到概率论。

而提到概率论,就不得不提到概率论的两个派别。

即「频率派」和「贝叶斯派」。

两个对概率的不同的认识导致了后续具体处理方式上的显著差异。

可惜,行文至此,就此打住,本文并不是讲数据分析的。

但多少引出了一个基本事实。

即:即便面对相同的问题,不同的切入思路,处理起来就会导致不同的结果。

那,回到日程管理这个基本需求上,有什么流派呢?

我自己总结了下,一般而言,就是两个基本派别,即「时间流」和「任务流」。

什么是时间流?

就是以限定时间为导向,明确时间约束。

什么是任务流?

就是以限定任务为导向,强调任务执行。

考试就是典型的时间流,一场考试结束,即便你没有写完题目,也要交卷了。

而科学研究就是偏向任务流,对于基础科学,甚至是模糊任务流,因为很难限定时间,经常需要在一段不知道还要耗费多久的时间里默默前进。

当然,也有两者能相对结合起来的。

就是工程领域,能相对的限定时间,也能制定出具体任务。

比如最近很火的一个新闻,我们现在能去月球上取土,就是一步一个脚印的结果。

而回到我之前说的OneNote日程管理上,应该采取什么流派呢?

严格意义上,日程管理偏向于时间流,时间之所以要分段,就是要有一定的时间约束。

但这并不是绝对的。

因为有的小伙伴就说了,

Jun哥,你这个日程表格好像高中课程表啊,安排的实在是太紧密了。

没错,这个时候,就要借鉴任务流的思维方式。

即,以任务为导向的安排日程,时间刻度只是一个基本的标尺。

而要将任务变成流,就要注意任务的连续性。

不说废话,直接上图:

Microsoft OneNote日程管理 什么是时间流和任务流?

时间当然是有参考价值的,比如我将一些重要的日程工作放在了最开始的计划里。

但基本的还是按照典型的任务流的方式进行。

这其中的元结构就是:

小任务1[25min]→小任务2[25min]→休息[10min]

就这样无限循环即可。

休息时间是强制性的,而连续两个25min就休息也能根据自己的实际情况来调整。

可以是奋战两个小时,再休息。

这样的任务流,就避免了盯着时间段看,而促使你专注在每一个任务上。

时间就变成了一个相对的刻度。

这样的做的还有一个好处,就是留足了一定的缓冲区。

就在这:

Microsoft OneNote日程管理 什么是时间流和任务流?

一个小时的时间段内,实际的时间花费实际计划了35min。

实际上就是为了给之前的计划留足一定的时间余量。

保证我们任务的顺利完成。

以上,就是任务流在日程规划中的实际应用。

我之前说过,OneNote在日程管理上的经验不是一成不变的,而是会随着我自己的使用不断的优化调整。

看上面的图,我12月11日的日程情况还是执行的挺不错的。

这样布置日规划的方式也推荐给大家。

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