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，但其实工作投入度下降了。
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：
早上起床后下楼跑步或是听书/看学习视频
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、学习填补，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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