时间：2020-12-28 13:50作者：admin来源：未知人气：1162我要评论(0)
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：
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：
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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