34.你可以从这6个角度观察数据
次数、和、比率、波动,抽丝剥茧,追问原因
有了数据之后,我们在实践中可以从哪些角度观察和分析呢?
这里提供6个角度参考。
  • 1)活动次数
进入月透视表,把活动项和时间放在“行”,然后把“持续时间”放在“值”,值字段设置为计数项,数字格式设置为常规。
就能筛选出不同时间段活动项点击的次数,根据次数得到频率值,观察活动次数(频率)趋势。
  • 2)活动求和
进入月透视,把活动项和时间放在“行”,然后把“持续时间”放在“值”,值字段设置为求和项,数字格式设置为“[h]:mm:ss”。
筛选出不同时间段活动项持续时长总和,根据次数得到时间长度,观察活动用时之和趋势。
  • 3)活动比率
有时候单看一个指标,结论可能会片面,比如当我们观察“工作”活动项次数,如果次数一直升高,能说明我们工作的投入度越来越高吗?不一定。因为可能会出现工作时长不变,单纯工作次数增加的情况,那就可能是因为工作中被打断的次数多了,虽然活动次数升高,但可能工作投入度下降了。
要设置比率的指标我们可以打开月透视,把活动项和时间放在“行”,然后把“持续时间”放在“值”,值字段设置为求和项,数字格式设置为“[h]:mm:ss”,然后再拖动一次持续时间到“值”,设置为值字段设置为计数,数字格式设置为常规。
然后在新增的列增加公式用计数项/求和项:
拖拽如果数据不变的话,点击Excel选项卡,去掉生成getpivotdata的√,再重写一次公式。
得到每小时点击“阅览”的次数,如图示。
我们就能根据求和/计数的比率发现4月份的阅览比率出现了峰值,然后你就可以从5W2H的角度问问自己,到底出了什么问题?
  • 4)波动
有时候单纯的看数字可能感觉不明显,这时候如果我们使用折线图来看波动,就会方便很多。
马上就能发现8月和12月出现了波峰,接着就可以继续找原因了。
  • 5)季节性变化
生活中的活动时间有一条基准线,但是活动项会随着季节耗时有起伏,就像夏天买雪糕花的钱会比冬天多一样,“洗漱”这类活动项也会有季节性变化。
在广州天气从3月开始热,一直到9月,10月11月还会出现一波反弹。
洗漱时间的耗时曲线完全和天气重合,天气越热,洗漱耗时越短,这就是季节性变化。
类似的,我们还可以分析工作日和休息日的曲线变化,这类季节性的有规律的变化可以帮我们更好的预估时间消耗。
  • 6)效率值(高峰/低谷)
我们筛选增益时间和损害事件的活动项,按照小时排列,找出我们24小时的效率分布。
可以看出,损害时间多分布在8点,18~19点。这两个时间段分别对应“刚起床”和“刚下班”,也就是说想要进一步提高我的效率,就必须马上改进这两个时间段的行动。
顺便,可以给自己开出行动清单:
  1. 1.
    早上起床后下楼跑步或是听书/看学习视频
  2. 2.
    下班后在路上听书/和家人打电话,到家后马上学习或是锻炼/看书
遇到那些必须要被改进的时间段,用交友、运动、学习填充,都不会错。
  • 7)备注——深入细节
我们分析数据时,除了一二级分类的时长,我们还要深入分析“备注”的变化,因为我们一开始就控制了活动项的数量,那么必然有一些行为是没办法单独列出的。
比如“阅览”时间,我们在“3)”中发现了4月份的“阅览”出现了明显的比率异常,这时候我们就可以进一步分析“阅览”的备注,看看到底是阅览下的什么引起的波动。
在月透视表新增备注到“行”,选择汇总数据,降序排列,如图示。
马上就能看出在“阅览”时间下内,我具体做了哪些事耗时最多。
活动项次数、总和、比率、波动、季节(周期)性变化,备注的筛选,就6个是我们观察数据的常见角度,把你的所有活动向都按照这个流程走一遍,你肯定会发现不止一块新大陆!
任选一个角度入门,然后不断地向自己提问,深挖,用行动解决这些你看到的问题!
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