# TimeManagement

**Repository Path**: webb666/TimeManagement

## Basic Information

- **Project Name**: TimeManagement
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-06-14
- **Last Updated**: 2021-06-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

- [TimeManagement](#timemanagement)
  - [前言](#前言)
  - [简介​​](#简介)
  - [功能](#功能)
    - [1. 提供记录文本模板：](#1-提供记录文本模板)
    - [2. 多维度可视化分析：](#2-多维度可视化分析)
  - [使用方法](#使用方法)
    - [极速演示版](#极速演示版)
    - [正常版](#正常版)
      - [1. 在markdown中记录当天情况](#1-在markdown中记录当天情况)
        - [1.1 计划部分](#11-计划部分)
        - [1.2 执行部分](#12-执行部分)
        - [1.3 复盘部分](#13-复盘部分)
          - [1.3.1 信息摄入部分](#131-信息摄入部分)
          - [1.3.2 收获部分](#132-收获部分)
      - [2. 运行脚本](#2-运行脚本)
        - [2.1 设定分析参数](#21-设定分析参数)
        - [2.2 运行程序](#22-运行程序)
  - [依赖](#依赖)
    - [1.软件](#1软件)
    - [2. python第三方库](#2-python第三方库)
# TimeManagement

## 前言

当前市场的时间管理方法、工具均是面向执行前和执行时的管理，但如何对每天的执行情况进行`复盘、分析`，并没有一个好的辅助工具。

本人总结了自己10余年个人时间管理的经验，包括中学时代开始实践schedule用于日常学习，到研究生阶段用于科研，再到腾讯AI Lab实习期间用于项目推进，一步步完善我的时间管理、复盘方式。

基于本人长年累月的实践经验，设计并开发了该项目，旨在为更多的人提供标准化的<u>***高效、可量化、可复盘***</u>的时间管理、复盘工作流，助你成为时间管理大师！



**本人针对该项目的时间管理复盘分析的思考总结，可见博客：**

https://zhuanlan.zhihu.com/p/361721046

**https://blog.csdn.net/qq_35670367/article/details/115381741**



欢迎大家提出改进意见~

## 简介​​

本项目针对个人每日规划和执行情况，提供了一个`计划+执行+记录+可视化复盘`的**workflow**，项目中包括了记录文本模板（基于`typora`的markdown文件），基于markdown里的内容，通过运行脚本进行数据处理，可在几秒内提供多维度可视化分析。此外，分析结果会自动插入到每日计划的markdown文件中，其中可视化的结果还可以选择上传到云，以供你随时随地打开markdown都可查看图片。**workflow**如下图所示：

<img src="https://gitee.com/holmescao/figure-bed/raw/master/20210404115005.png" style="zoom:30%;" />



tips：下载源码解压后，进入`src`目录，直接运行`schedule_analysis.py --demo True`，即可在`'./demo/schedule/'`下得到可视化分析后的示例markdown文档，如下图所示：

<center class="half">
    <img src="https://gitee.com/holmescao/figure-bed/raw/master/20210414212936.png" style="zoom:70%;" />
</center>

## 功能

### 1. 提供记录文本模板：

**markdown文件，以`xxxx年xx月xx日.md`命名**

- 模板中包括计划、执行、复盘 3个部分
- 每个部分的记录方式都给出了示例

### 2. 多维度可视化分析：

**程序会根据你在markdown的记录内容，自动分析你最近的投入（学习/工作）、信息摄入、收获情况。**

可视化维度如下：

- 投入情况
  - 每小时的投入时长（当天）
  - 24小时任务监控（近7天）
  - 投入时间段概率分布（近7天）
  - 每日投入总时长（近30天）
  - 各类别任务投入比例（近30天）
  - 各任务投入与预测时间对比（当天）
  - 任务执行次数统计（近12个月）

<img src="https://gitee.com/holmescao/figure-bed/raw/master/20210402232154.png" alt="image-20210402232145677" style="zoom:80%;" />



- 信息摄入情况：
  - 高、中、低质量信息摄入比例（当天）
  - 高、中、低质量信息摄入时长（当天）
  - 高、中、低质量信息摄入比例、高质量信息占比（近30天）
  
  

<img src="https://gitee.com/holmescao/figure-bed/raw/master/20210402232228.png" alt="image-20210402232228703" style="zoom: 80%;" />


- 收获情况：
  
  - 各类收获概览、统计（近365天）

![image-20210402232259717](https://gitee.com/holmescao/figure-bed/raw/master/20210402232259.png)

## 使用方法

### 极速演示版

下载源码解压后，进入`src`目录，直接运行`schedule_analysis.py --demo True`，即可在`'./demo/schedule/'`下得到可视化分析后的示例markdown文档。

### 正常版

#### 1. 在markdown中记录当天情况

##### 1.1 计划部分

你需要在如下表格中填写当天的每项计划任务的信息。

除了`extra`任务标签外，其余的任务每一列均要填写内容（最后一列`实际时长（小时）`会根据执行部分自动计算并填充）

可选任务标签：['learn', paper', 'write', 'think', 'code', 'survey', 'material', 'discussion', 'meeting', 'extra']

| 任务序号 | 任务标签 | 任务描述                         | 预计完成率（%） | 预计时长（小时） | 是否可选 | 实际时长（小时） |
| -------- | -------- | -------------------------------- | --------------- | ---------------- | -------- | ---------------- |
| 1        | learn    | 学会使用TimeManagement项目的使用 | 100             | 1                | 否       |                  |
| 2        | extra    | 临时额外因素                     |                 |                  | 否       |                  |
| 3        | think    | 复盘                             | 100             | 0.4              | 是       |                  |
|          |          |                                  |                 |                  |          |                  |

*注：`extra`的临时额外因素是为了记录每天突发的需求，这不属于计划范围，所以不考虑完成率和时长。*

##### 1.2 执行部分

你需要在如下表格中填写每次执行的任务序号和起止时刻

| 任务序号 | 开始时刻 | 结束时刻 |
| -------- | -------- | -------- |
| 2        | 09:34:38 | 10:51:17 |
| 1        | 12:51:17 | 13:51:17 |
| 2        | 14:00:00 | 15:00:00 |
| 3        | 15:51:17 | 18:51:17 |

*注：一个任务可以执行多次，这里只是记录你在哪个时间段做了什么事。*

##### 1.3 复盘部分

包括信息摄入和收获的记录

###### 1.3.1 信息摄入部分

你需要在如下表格中填写当天的信息摄入情况。

信息质量为：高（h）、中（m）、低（l）3种，在表格的`信息质量`那列请填写首字母

（请不要删除该表格，如果今天未摄入信息，则把相应行的`时长`列的数值改为0即可）

| 信息质量 | 信息源类别 | 时长（分钟） |
| -------- | ---------- | ------------ |
| h        | 书籍       | 10           |
| m        | 文章       | 5            |
| l        | 娱乐八卦   | 15           |

###### 1.3.2 收获部分

你需要在如下表格中填写当天的收获情况。

(如有则填写，否则请在当天结束前清空或删除该表格)

| 一级标签 | 二级标签   | 访问链接（如有）                                           |
| -------- | ---------- | ---------------------------------------------------------- |
| software | convenient | https://github.com/holmescao/TimeManagement#timemanagement |
| code     | convenient | https://github.com/holmescao/TimeManagement#timemanagement |
| learn    | convenient | https://github.com/holmescao/TimeManagement#timemanagement |

#### 2. 运行脚本

##### 2.1 设定分析参数

- 修改文件路径
  - 打开`config.py`文件，修改`config.path.root_path`为你存放每日计划文件的路径，默认为`'./schedule/daily/'`
- 选择待分析内容
  - 在`schedule_analysis.py`程序中，设置参数`activate\infomation\harvest`，来选择需要分析的内容。默认是都分析
- 设定要分析的日期
  - 在`schedule_analysis.py`程序中，设置参数`today_dt`，来决定分析哪天的内容。默认为当天
- 选择是否将图片上传到云服务器（放在云的图片可以让你实现随地打开都可显示，否则只能你运行的设备上可以查看图片）
  - 在`schedule_analysis.py`程序中，设置参数`fig_cloud`，来决定是否将图片上传到云。默认为不上传。若要上传，则首次上传前需要如下步骤：
    - 下载、配置`PicGo`，选定一个图床，比如`Gitee`（还没有自己图床的可以参考：[PicGo相关配置流程](https://8d4b1130.wiz06.com/wapp/pages/view/share/s/2diN4M0n917G2t5rDb1YqQeg0rAC1v1RPkUW23_eq232Bep_)；我自己踩过坑，把真正有用的流程整理了出来，按这走完流程应该没问题）
    - 在`config.py`文件中修改`config.path.cloud_root_path`，是你存放图片的云路径（根据你选择的图床而定）
- 选择是否将markdown文件git到云服务器，如github。
  - 在`schedule_analysis.py`程序中，设置参数`schedule_cloud`，来决定是否将markdown文件上传到云。默认为不上传。若要上传，则首次上传前需要如下步骤：
    - 安装git命令
    - 配置仓库。在服务器如github创建好仓库用于存放markdown，并在本地存放markdown的目录下clone该仓库。（因为本项目的脚本只负责新增的内容的上传，即只执行git中的`add、status、commit、push`这4个命令。）

##### 2.2 运行程序

- 运行`schedule_analysis.py`，等待**10**秒内即可获得所有分析结果。分析结果会自动插入到markdown文件中，并会备份在`./output/figure/`目录下，也会上传到图床。

## 依赖

### 1.软件

`typora`(下载链接：https://typora.io/)

### 2. python第三方库

- wordcloud

- joypy

- openpyxl

以上package均可通过`pip install xxx`实现快速安装

如果安装速度过慢，可以换源，即采用如下命令：

`pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ `