IOGraphica – 3.5hours，鼠标3.5个小时所形成的图

IOGraphica – 5.5 hours，鼠标5.5个小时所形成的图

软件的使用非常简单，在官网下载 IOGraph 之后，在后台运行即可。
IOGraph 可以形成黑白图案和彩色图案，选中下图所示的“user Colourful Schme”，就可以形成彩色图案。

线条是鼠标的游走轨迹，圈是鼠标点击，点是鼠标停留，停留越久，点越大。
个人大数据QQ讨论群：202755048

　　意味着使用为知笔记的行为可以数据化，新建的笔记、编辑的笔记、笔记编辑的次数，都可以进行分析；新建的笔记代表输入量、编辑的笔记代表是数量。编辑笔记的次数意味着该笔记的重要程度。这些数据化笔记可以判断输入与输出的比率，分析知识管理转化的有效性。

　　从笔记标题的内容上，可以知道知识结构的发展，了解我们在一个领域知识构建的进度。进度的衡量有两个方面：知识存储进度和知识输出进度。其中知识存储进度以新建笔记的数量作为衡量因子；输出进度用编辑的笔记数量来衡量。

　　在发展上，一个有经验的人可以更加有效进行知识传承。团队有经验的人士可以给新进入者更多的知识建议。

　　初稿：2014年11月21日

　　从趋势来看，早上6-8点，晚上19-22点几个时间段使用手机的次数较多，也就是表现在上班前和下班后两个时间段。

　　从全天分布来看，22:00-23:00这个时间段使用手机的次数最多，其次是中午12点。次数指的是在几个应用之间频繁切换，如聊一下Q，刷一下朋友圈，看一下微博，写一下东西，写东西的时候可能又聊一下Q，刷一下朋友圈，看一下微博，因而程序之间切换频繁。

　　从时间段来说，22:00排在前面，使用次数也是最多的时间段，其次是中午12:00，早上六点的时间段排在第三位，而从手机使用次数来说，早上6点使用手机的次数排在第4位，少于晚上21:00这个时段，这里主要是早上起来之后可能会用手机看一下书，因而在应用之间切换会少于使用社交软件时间段。

　　在使用手机较多的22:00-23:00，12:00-13:00两个时间段，使用程序最多的是QQ、微信、微博，均为社交网络程序，然后是TimeMeter、随笔记等。中午12:00的程序切换频繁主要是在中饭期间需要等待或排队，由于时间不够长，因而会在QQ、微信、微博等社交网络程序之间切换。

　　初稿：2014年11月20日

　　这篇文章虽然包含了分析，但是前期还是建议先进行数据的收集，也就是，如果你想知道自己是如何使用手机的，只要进行第一步：下载APP 应用计时，过了一个月之后再来看第二步。

　　如果觉得第二步有难度，下载“应用计时”之后，可以在手机上看到每天的数据，真相是：根本不需要进行第二步。第二步和第三步是分享给需要从整体上了解自己手机使用行为的读者。

　　第一步：下载APP 应用计时

　　两种方法可以下载到，去官网下载，或者在各个手机应用商店搜索“应用计时”。安装到之后：允许开机启动、信任该程序。

在程序运行一段时间之后，对数据进行备份，备份的数据在手机或SD卡的根目录，文件名为“apptimer.db”

　　第二步：下载并安装SQLite Developer

　　安装好之后，把“apptimer.db”拖进SQLite Developer，双击apptimer.db，找到下面的 Stat→数据，如下图所示：

　　第三步：把数据复制到Excel，并进行分析。

　　在找到时间段之后，可以分析使用每个应用的时间、次数，以及各个时间段的数据。

　　1.分析每天使用各个应用的时间

　　2.分析每天使用各个应用的次数

　　在下图中，使用TimeMeter次数较多，例如10月21日使用的TimeMeter的数据为49次。此外，每天使用TimeMeter次数在40-50次之间的频率居多。

　　3.分析每天各个时间段使用手机的行为

　　分析各个时间段的数据，例如下图的，20-23代表的是每天晚上的时间，时间数据代表的是每天使用手机的时间，如下面的表格，10月22日 23:00的时间是空白的，代表着睡得比较早。

初稿：2014年11月14日

一、2013年12月29日课程

　　1.TimeMeter时间记录第一次课程录屏：http://t.cn/RPU8sAT  ，视频长度：合计30分钟

　　2.在手机上使用的应用举例：http://t.cn/RP6Yijd，视频长度：10分钟

　　一个30分钟的录屏

二、2014年7月29日课程

　　本次分享旨在帮助大家解决在“时间记录到时间分析”过程中存在的各类问题，从而更有效地构建时间记录体系。使大家能够从整体上把握时间的去向，通过“事件-时间”管理法的要点、步骤，记录现在、分析过去、规划未来。

 　　1.视频下载地址：http://t.cn/RP6Yij1 ，第二次有两个半小时，中间有一个小时断网了，所以时间有点长，视频的后面有分析和答疑环节

 　　2.课程文字版下载地址：http://t.cn/RPIFbg2  

　　3.课程PPT下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kTC6Iqz 

三、关于时间记录的理论博文

　　文章1：关于“事件-时间记录”

　　文章2：柳比歇夫时间管理法

　　在“事件—时间”记录的具体方面，建议在操作中多思考，找出适合自己的方法来。

　　目前在个人知识管理体系里面引入“个人大数据”的概念，理论暂时搁置，先说说个人大数据的实际应用，这样更加接地气。

　　在脑海中有个人大数据的想法之后，就在想个人能够产生怎样的数据，可以用在哪些方面，能够有什么效果？思考的初步结论是，将可以想到的部分行为先数据化起来，比如从以下几个方面入手：

　　①时间数据：一个人是怎样安排自己时间的，进行客观的记录，然后回顾，分析出个人所认为的正确时间应该如何安排，从而指导行为，促进个人成长；

　　②电脑使用数据：每天对着电脑的时间长了的，如果不进行记录，基本上很难想起在电脑上的行为。再加上，当我们在使用电脑的时候，不能从整体上判定是如何使用电脑的。本来计划做一件事情，而在几个点击之后，你的行为可能已经与最初那个想法离了很远，而个人电脑大数据的收集，可以分析我们的电脑行为。

　　③手机数据：在生活中发现，每个人使用手机的差别是很大的。就算是同一个人，也有可能在一段时间使用一个APP，比如在某段时间非常流行的游戏，而在另外的时间可能中意于另外的APP。随着移动互联网的到来，手机也能带来更大的价值，然而，我们有正确地使用手机吗？每天在手机上花了多长时间？手机是不是真的给你带来了高效率？它没有把你的时间不知不觉地消耗了？通过收集手机的数据，我们能够分析出是如何使用手机的，以及对正确规划使用手机的行为。使用手机也可能或者需要规划？没错，大数据会告诉隐藏在其中的秘密。

　　④健康数据：目前已经有很多APP可以记录我们的步行、跑步等数据，于是从这两个方面入手建立个人的运动数据库，归属于健康数据类别。关于健康类的数据，还需要探索更多维度，比如从正确到饮食到合适的锻炼，应该都需要注意。

　　⑤键盘鼠标数据：你知道每天点击鼠标多少次，鼠标在桌面上运行了多远么？你知道你在键盘上敲击次数最多的键位是哪个么？没错，键盘和鼠标也是可以数据化的，而且可以分析。通过分析，发现自己使用Backspace键的次数最多，其次是空格键。有一天，我总结出这样的现象并提出了行动建议，“大数据分映出，每天使用键盘方面，Backspace占到了每天的十分之一，这比较耽误时间，正确的行动应该是，和练习速录机一样，保证一开始就输入正确，减少删除键的使用，当然，在练速录的时候是“禁止删除”。“空格键”排名第二，空格的目的是为了确定“字词”，而本身并不产生字词，所以空格键的使用也要尽量减少，应该利用云数据的功能，多使用的长句子，增加词长，减少空格键的使用。”

　　⑥网页浏览数据：你每天用了多少次搜索？看了多少网页？如果你阅读时间少的话，相信你每天的信息来源是来自于互联网，那么网页就是你的信息来源。个人大数据需要统计我们的信息渠道和信息源，而网页浏览记录就是最好的数据。

　　以上是一些想法和理念，以下举例，在实际中如何运用个人大数据。

　　一、时间都去哪儿了？

　　在我的体系里面，最初的大数据是从TimeMeter开始，目前已经有超过一年的数据，可以分析出过去一年，分别在学习、工作、生活事务、健康休闲、社会交际、交通、睡眠等几个维度的时间分配，且每个类别可以细化。

　　例如，以过去的12个月为一年的周期，学习时间分布如下图，其中2014年6月份学习时间最多，其次是8月份（这是有原因的）。全年共阅读、写作、探索等学习活动981个小时，平均每天2小时41分钟，每个月的投入学习时间约为81小时45分钟。

　　在过去一年，典型一天的时间安排如下，其中11%的时间用于学习成长，工作日学习时间短，周末学习时间长一些，平均下来，每天学习2小时41分钟；每天工作约5个小时，这里是指365天的平均。占比最多的是睡眠时间，占比36%，平均每天8小时39分钟，含晚上的睡眠时间与午休时间，这个时间有点长，是因为在统计方式。为了不让时间记录记录体系影响到睡眠，一旦躺下，就开始计入睡眠时间，有时候没有睡着也算作睡眠时间，这种处理方式的好处是，不至于半睡半醒间还要爬起来记录时间。

　　二、你是如何使用电脑的？

　　通过个人大数据体系，我们可以分析出我们是如何使用电脑，打开了哪些程序，在每个程序上停留了多久，用这些程序做了些什么，都可以得出一个大概的数据。比如，通过分析可以看出，在某个时间段，工作期间每天使用浏览器约1小时52分钟，点击浏览器417次。

　　当然，通过数据收集，我们还可以分析某一个具体的应用，比如可以分析QQ、知识管理软件，以及其它任何想分析的应用。

　　三、你是如何使用手机的？

　　随着移动互联网时代的到来，越来越多的人使用手机。个人大数据可以分析我们在手机上的行为，在手机上花了多少时间，哪个APP是最让你喜欢，在APP之间切换了的次数等等。这样可以做一个平衡，如果某段时间在手机上花的时间特别多，就应该思考一下，是不是因为你这段时间都在出差，而除了看手机没有其他事情可以做呢？如果你在手机上花了5个小时，是不是可以把这个5个小时进行更好的规划，用在阅读和写作，而不是不断刷新社交应用上？

　　我们还可以分析某一个具体的时间段，比如国庆节期间用手机做了些什么？国庆期间，手机的使用远超其它工作日或周末。在7天时间里使用手机30小时40分钟，应用之间切换4341次。平均下来，每天有4小时22分钟看手机，每天在应用之间切换620次。国庆期间使用手机的时间很长，那么具体用在了哪些应用上面？通过分析有了下面的发现。

　　国庆使用手机的一半时间是阅读和写作，其中有15个小时是使用多看阅读和随笔记。国庆期间，有5天时间外出，依靠蓝牙键盘，7天时间里共记录2.6万文字，平均每天3840字。如果没有带支架的蓝牙键盘，估计达不到这个程度，有支架可以写的场景更多。最多的是10月7日，在广州图书馆写了一段时间，当天总字数达9690字，图书馆真是产生灵感的好地方。

　　此外，也可以通过时间记录体系查看，到底看了哪些书等等。

　　四、是否保持足够的运动量以保证身体健康？

　　在个人大数据体系里面建立关于运动健康的数据，跟踪我们每天的运动量，比如步行、跑步，及其他相关运动等，比如使用Squats、PushUp等APP来统计深蹲、俯卧撑的数量。

　　外出的时候，还可以综合使用数据，比如爬山的时候，我们可以收集下面这些数据：

　　五、键盘和鼠标数据也隐藏着秘密？

　　前面说到电脑的使用方面，是关于在每个程序之间的切换，同样，我们可以用个人大数据分析出，每天使用键盘多少次，鼠标点击多少次。按了哪些键位，鼠标点击了哪里，左键点击了多少次？右键点击了多少次？鼠标在桌面上运行了多长距离，是不是比你每天步行的距离还要远呢？

　　六、你的信息源来自于哪里？

　　网页是我们获取信息的重要渠道之一。通过个人大数据体系，我们可以知道每天看了哪些网页，从哪些地方获取信息。比如研究部门，人员之间交流较少，每个研究人员获取的信息不同，通过个人大数据，可以将部门相关人员的数据汇总，这就是部门知识库、数据来源。当有新人进来时，就知道经理、总监是怎样获取信息的。从而尽快入门。

　　初稿：2014年10月9日