时间分析方法与重要性
时间序列分析与方法
时间序列分析与方法时间序列分析是一种统计学方法，用于研究时间上连续观测所呈现的规律和模式。
它广泛应用于经济学、金融学、气象学、交通运输、社会科学等多个领域。
在本文中，将介绍时间序列分析的基本概念和常用方法，并讨论其在实际问题中的应用。
一、时间序列的基本概念时间序列是按照一定的时间间隔进行测量或观测得到的一组数据的序列。
它通常具有以下两个特点：首先，时间序列的数据是按照时间顺序排列的，因此时间是序列的一个重要因素；其次，时间序列的数据通常存在某种趋势、周期性或随机性，需要通过分析方法来揭示其内在规律。
二、时间序列分析的基本方法1. 描述统计方法描述统计方法是时间序列分析的基础。
它通过计算序列的均值、方差、标准差等统计量，来描述序列的整体特征。
常用的描述统计方法包括平均数、中位数、极差、方差等。
2. 绘图方法绘图方法是一种直观分析时间序列的方式。
常见的绘图方法有折线图、散点图和箱线图等。
折线图可以展示序列的趋势和季节性变化，散点图可以显示序列之间的关系，箱线图则用于展示序列的统计特征。
3. 分解方法分解方法是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分。
常用的分解方法有加法分解和乘法分解。
加法分解将时间序列表示为趋势、季节成分和随机成分之和；乘法分解则是将时间序列表示为趋势、季节性和随机性的乘积。
4. 自回归移动平均模型（ARMA）ARMA模型是一种常用的时间序列预测模型。
它基于时间序列的自相关和移动平均性质，通过对序列的滞后值和移动平均值进行建模，来预测未来的观测值。
ARMA模型的选择可以通过观察自相关图和偏自相关图来确定。
5. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）ARIMA模型是ARMA模型的扩展，它考虑了序列的差分。
通过对序列进行差分操作，将非平稳序列转化为平稳序列，然后再应用ARMA模型进行预测。
ARIMA模型的选择可以通过观察自相关图和偏自相关图，以及单位根检验等方法进行。
三、时间序列分析的实际应用时间序列分析在实际问题中有广泛的应用。
时间序列分析的方法和应用
时间序列分析的方法和应用时间序列是指在时间轴上按一定规律产生的一组数据，它具有时间的先后顺序和时间对数据波动的影响。
时间序列分析是一种重要的统计方法，它能够帮助我们预测未来的趋势，发现异常情况以及判断某一事件对整体趋势的影响。
本文将就时间序列分析的方法和应用展开讨论。
时间序列分析的主要方法时间序列分析的主要方法包括时间序列图、移动平均、指数平滑、季节性分解、ARIMA（自回归移动平均）模型以及传统的回归分析等。
时间序列图时间序列图是通过按时间顺序排列的数据图形来展示时间序列的趋势和变化规律。
观察时间序列图可以直观地发现趋势和周期性的变化。
移动平均移动平均是利用时间序列中连续若干个时间点的平均值来代替原数据，平滑时间序列趋势和随机波动。
移动平均的阶数选择要根据实际数据而定，通常选择3、5、7等奇数阶。
移动平均可以帮助我们减少瞬间的波动和不规则的趋势。
指数平滑指数平滑是用来平滑时间序列数据，同时估计未来数值的方法。
它主要是通过一个权重系数来加权历史观测值，随着时间的推移，之前的观测值对最终结果的影响逐渐减弱。
指数平滑方法的好处是它可以对于新增的观测值进行更快速的反应。
季节性分解季节性分解是将时间序列拆分成趋势部分、季节性部分和随机波动部分。
可以采用季节因子、半平均、平滑和x-11等四种方法进行分解。
此方法的好处是，可以检验一个数据集中是否存在季节性效应。
如果存在，则可以将其季节性分解，减少这些效应对整体趋势的干扰。
ARIMA模型ARIMA模型是一种以时间序列的历史数据预测未来数据的模型，它是包括自回归（AR）过程、移动平均时间序列（MA）过程和整合（I）过程的三个部分。
在ARIMA模型的实施过程中，可以通过差分等方法，保证原始数据的差分与残差满足平稳随机长度论条件。
选择最合适的ARIMA模型可以帮助我们更好地预测未来的趋势和趋势变化。
传统回归分析传统回归分析可以把需要预测的时间序列看作因变量，并找到与它有相关性的自变量。
时间序列分析在统计学中的重要性
时间序列分析在统计学中的重要性时间序列分析是一种统计学方法，用于研究和预测随时间变化的数据模式和趋势。
它在统计学中具有重要的地位，可以帮助我们理解和解释许多现实世界中的现象，以及为决策提供可靠的依据。
本文将围绕时间序列分析在统计学中的重要性展开论述。
一、为数据提供可视化展示时间序列分析可以将数据以图形的形式呈现，使其更具可读性和可视化。
通过绘制时间序列图，我们可以直观地观察到数据的趋势、周期性变化、季节性和异常点等特征。
这有助于我们更好地理解数据的性质和趋势，并能够及时发现异常值或离群点，从而进行相应的调整和分析。
二、识别数据的趋势和周期性变化时间序列分析可用于识别数据中的趋势和周期性变化。
趋势是指数据随时间持续增长或减少的总体方向。
周期性变化则显示出数据在一定时间范围内重复的规律性波动。
通过对时间序列数据进行分析，我们可以了解到数据中隐藏的趋势和周期性模式，进而对未来的发展变化做出准确的预测。
三、寻找变量之间的关联性时间序列分析可以帮助我们发现和分析数据之间的关联性。
通过构建时间序列模型和适当的统计分析方法，我们可以揭示不同变量之间可能存在的因果关系。
例如，我们可以通过分析股票市场和经济数据的时间序列，来了解它们之间的相关关系和相互作用。
这对于制定投资策略和决策很有帮助。
四、进行预测和规划时间序列分析可以通过建立模型来进行数据的预测和规划。
通过对历史时间序列数据的分析，可以推测未来的发展趋势和变化规律。
这对于政府、企业和个人做出合理的决策和规划非常重要。
例如，根据股票市场的时间序列数据预测未来的走势，可以制定相应的投资计划；根据销售数据的时间序列分析，可以为企业生产和销售计划提供参考。
五、优化数据采集和处理方法时间序列分析可以帮助我们优化数据的采集和处理方法。
通过对时间序列数据的建模和分析，我们可以识别和剔除数据中的噪声和异常值，从而得到更准确的数据结果和结论。
这对于提高数据采集和处理的效率和可靠性非常重要，尤其在需要进行大量数据分析的领域，如金融、经济预测等。
时间分析方法与重要性
时间分析方法与重要性时间分析是一种重要的管理工具，它可以帮助人们更好地规划和控制时间，提高工作效率和生活质量。
通过对时间的合理分配和利用，可以更好地完成工作任务，减少时间的浪费和压力的产生。
本文将介绍一些常用的时间分析方法和其重要性。
首先，时间日志是一种常用的时间分析方法。
通过记录每一天的时间使用情况，包括工作、休息和娱乐等活动，可以清楚地了解自己每天的时间投入情况。
通过时间日志的分析，可以发现时间的浪费和优化空间，并从中找出最佳的时间管理策略。
其次，时间矩阵法也是一种常用的时间分析方法。
它将工作任务分为紧急重要、紧急不重要、不紧急重要和不紧急不重要四个象限。
通过将任务分类，可以明确优先处理紧急重要任务，并合理规划其他任务的时间。
此外，番茄工作法也是一种常用的时间分析方法。
它将工作分为25分钟的一段时间，称为一个番茄时间。
每个番茄时间结束后，休息5分钟。
通过将工作任务分割为小的时间段，可以提高专注度和工作效率。
同时，番茄工作法也可以帮助人们更好地掌控时间，防止长时间的拖延和工作疲劳。
时间分析的重要性不言而喻。
首先，时间是有限的资源，每天都只有24小时。
在不断快节奏的现代社会中，人们面临着大量的工作和生活任务。
合理分析和利用时间，可以更好地完成任务，提高自我效能感和成就感。
其次，时间分析可以帮助人们发现时间的浪费和优化空间。
通过清楚地了解时间的使用情况，人们可以发现日常生活中存在的不必要的时间浪费，并从中找出改进的方法。
最后，时间分析也可以帮助人们更好地控制时间，减少压力和焦虑感。
通过明确任务的优先级和合理规划时间，人们可以更加有条理地进行工作和生活，从而减少时间上的压力和紧迫感。
综上所述，时间分析是一种重要的管理工具，它可以帮助人们更好地规划和控制时间，提高工作效率和生活质量。
通过时间日志、时间矩阵法和番茄工作法等方法的应用，可以更好地发现时间的浪费和优化空间，并提高时间管理的能力。
因此，在日常工作和生活中，我们应当重视时间分析的重要性，并合理地利用时间资源。
时间序列分析与预测方法
时间序列分析与预测方法1. 什么是时间序列分析？时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点。
时间序列分析是一种统计学方法，用于揭示时间序列数据中的模式、趋势和周期性。
2. 时间序列分析的重要性时间序列分析可以帮助我们理解和解释数据背后的规律，并且可以用于预测未来发展趋势。
它在各个领域中都有广泛应用，如经济学、金融学、气象学等。
3. 时间序列的组成与特征每个时间点上的观测值构成了一个时间序列。
时间序列可以包含趋势（数据值随时间变化增加或减少）、季节性（在一年或一月内呈现出周期性变化）和周期性（长期呈现出震荡波动）等特征。
4. 时间序列分析的步骤4.1 数据获取和表示首先，收集相关的时间序列数据并将其以合适的方式进行表示，如表格、图表等。
4.2 数据预处理对数据进行清洗和转换，去除异常值、缺失值以及平滑处理等。
4.3 模型拟合选择合适的时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARIMA）、指数平滑等。
使用这些模型拟合数据，以了解数据的趋势和周期性。
4.4 模型诊断对拟合的模型进行评估和诊断，检查是否符合模型的假设条件。
4.5 模型预测基于已有的数据和所选择的模型，进行未来一段时间内的预测。
可以使用各种方法评估预测结果的准确性。
5. 常用的时间序列分析方法5.1 自回归移动平均模型（ARMA）ARMA是一种常用的线性时间序列预测方法，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个概念。
它可以描述观测值与过去观测值及随机误差之间的关系。
5.2 自回归积分移动平均模型（ARIMA）ARIMA是ARMA模型的扩展，通过引入差分运算使得不稳定非平稳时间序列变为平稳序列。
因此，可用于对非平稳数据进行建模和预测。
5.3 季节性自回归集成滑动处理指数加权移动平均模型（SARIMA）SARIMA是ARIMA模型的季节性扩展，考虑到了季节性因素对时间序列的影响。
它在进行时间序列分析和预测时更加准确。
5.4 指数平滑方法指数平滑方法根据数据的权重降低来消除随机误差和发现趋势。
时间序列数据分析的方法与应用
时间序列数据分析的方法与应用时间序列数据是指按照时间顺序记录的一系列数据，根据时间序列数据可以分析出数据的趋势、周期和季节性等特征。
时间序列数据分析是一种重要的统计方法，广泛应用于经济学、金融学、气象学、交通运输等领域。
时间序列数据的特点是有时间的先后顺序，时间上的变化会对数据产生影响。
时间序列数据分析一般包括两个主要步骤：模型识别与模型估计。
模型识别是指根据时间序列数据的特点来选择适当的模型，而模型估计是指利用已有的时间序列数据对模型中的参数进行估计。
下面主要介绍时间序列数据分析的方法和应用。
一、时间序列数据分析的方法1.时间序列图时间序列图是最简单、直观的分析方法，通过画出时间序列数据随时间的变化趋势，可以直观地观察到数据的趋势、季节性和周期性等信息。
2.平稳性检验平稳性是时间序列数据分析的基本假设，平稳时间序列具有恒定的均值和方差，不随时间而变化。
平稳性检验是为了验证时间序列数据是否平稳，常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验等。
3.拟合ARIMA模型在时间序列数据分析中，ARIMA模型是一种常用的预测模型，它是自回归移动平均模型的组合，用来描述时间序列数据的自相关和滞后相关关系。
通过对已有的时间序列数据进行拟合ARIMA模型，可以得到时间序列数据的参数估计，从而进行未来的预测。
4.季节性调整时间序列数据中常常存在季节性变动，为了剔除季节性影响，可以进行季节性调整。
常用的季节性调整方法有季节性指数法和X-11法等。
5.平滑法平滑法是一种常用的时间序列数据分析方法，通过计算移动平均值或指数平滑法对数据进行平滑处理，可以减小数据的波动性，更好地观察到数据的趋势和周期性。
二、时间序列数据分析的应用1.经济学领域时间序列数据在宏观经济学和微观经济学中有广泛的应用。
例如，对GDP、通胀率、失业率等经济指标进行时间序列数据分析，可以发现经济的周期性波动和长期趋势，为经济政策的制定提供参考。
2.金融学领域金融市场中的价格、交易量等数据都是时间序列数据，通过时间序列数据分析可以揭示金融市场的规律。
工作时间记录的重要性与正确方法
工作时间记录的重要性与正确方法工作时间记录是每一个职场人士必备的技能之一，它不仅对个人的工作效率和时间管理能力产生直接的影响，也对公司的运营和绩效评估有着重要的意义。
在这篇文章中，我们将探讨工作时间记录的重要性以及正确的方法，以帮助您在工作中更好地管理时间、提高效率。
一、重要性工作时间记录的重要性不容忽视。
首先，它可以帮助我们了解自己在工作中花费时间的情况，以便更好地规划和安排工作。
通过记录工作时间，我们可以清晰地看到每天、每周或每月所花费的时间分布情况，从而发现并解决时间管理上的问题。
其次，工作时间记录可以帮助我们发现时间浪费的地方，从而提高工作效率。
在记录工作时间的过程中，我们可以发现一些常常导致时间浪费的行为，比如频繁的社交媒体使用、无效的会议或任务拖延等。
通过分析这些问题，我们可以有针对性地改进，提高工作效率，将更多时间投入到有价值的工作中去。
此外，工作时间记录还能为公司的绩效评估提供参考依据。
员工的工作时间记录可以作为一种客观的评估指标来衡量其工作能力和工作贡献。
通过对员工的工作时间记录进行分析，公司可以发现并奖励优秀员工，同时也可以及时发现并解决工作效率低下的问题。
二、正确方法正确的工作时间记录方法是确保记录准确性和可靠性的基础。
以下是一些常用的工作时间记录方法：1. 使用时间管理工具：现在有许多优秀的时间管理工具可以帮助我们记录工作时间，比如Asana、Toggl等。
这些工具可以自动记录我们的工作时间，并生成详细的报告，帮助我们更好地了解自己的工作情况。
2. 制定工作日程：在每天开始之前，制定一张详细的工作日程表是非常重要的。
将任务细化为时间段，并合理安排每个时间段的工作内容，然后在完成每个任务时记录下具体的开始和结束时间。
3. 使用日志记录法：对于需要更加详细记录的工作，可以使用日志记录法。
将每天的工作内容和时间记录在一份工作日志中，可以更准确地了解每个任务所用的时间和完成情况。
数据分析中的时间序列分析方法与应用
数据分析中的时间序列分析方法与应用时间序列分析是数据分析中一种重要的方法，它可以帮助我们理解和预测时间上的数据变化。
在本文中，我们将介绍时间序列分析的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的具体应用场景。
一、时间序列分析的基本原理时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点的集合。
时间序列分析的基本目标是把数据中的趋势、周期性和随机性等成分进行分解，以便更好地理解和解释数据的变化规律。
时间序列分析的基本原理包括以下几个方面：1. 趋势分析：揭示时间序列数据的长期趋势，例如线性趋势、非线性趋势等。
2. 季节性分析：揭示时间序列数据中的季节性变动，例如每年、每月或每周的规律性变化。
3. 循环性分析：分析时间序列数据中的周期性变动，例如经济周期、商业周期等。
4. 随机性分析：探究时间序列数据中的随机波动，例如噪声、误差等。
二、常用的时间序列分析方法时间序列分析有多种方法和模型，其中常用的方法包括以下几种：1. 移动平均法：通过计算一定时间窗口内的平均值，减少数据的波动，以便更好地观察趋势。
2. 加权移动平均法：在移动平均法的基础上，为不同时间点的数据赋予不同的权重，以更准确地反映近期数据对趋势的影响。
3. 指数平滑法：通过对过去观测值的加权平均来预测未来值，适用于数据变动平稳的情况。
4. 自回归移动平均模型（ARMA模型）：结合了自回归和移动平均的特点，对时间序列数据进行建模和预测。
5. 季节性分解法：通过分解时间序列数据为趋势、季节、循环和随机四个成分，以便更好地研究各个成分对数据的影响。
6. Autoregressive Integrated Moving Average模型（ARIMA模型）：基于差分运算和自相关性原理，适用于非平稳时间序列数据的建模和预测。
三、时间序列分析的应用场景时间序列分析在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个具体的应用场景：1. 经济预测：时间序列分析可以帮助经济学家和政策制定者预测经济指标的未来走势，例如GDP、通货膨胀率等，为经济政策的制定提供参考依据。
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第5讲对时间的分析【本讲重点】分析时间的重要性时间分析方法【忠告】我们都有相同的时间，时间稍纵即逝，失去的时间是永远无法追回的。
真正的价值在于我们利用它做什么事。
我们只有176个小时来完成每个月的目标，只有2112个小时来完成每年的目标，只要时间一流逝，我们就一无所获。
让某个人损失了时间就等于是偷了他的金钱，你损失了你的时间就等于是抵押了你的未来。
时间是最有价值的资源，而且是最难以有效利用、最经不起浪费的资源。
分析时间的重要性多数职业经理都很忙，经常加班加点，没有周末，没有休息时间，简直就是“忙碌”二字的化身。
由于职业经理的多维角色，他们在工作中表现出来的忙乱与普通员工有很大的差异。
有没有方法提高时间的利用率，有尽可能多的时间去陪陪家人？下面就来分析职业经理之所以忙乱的原因。
无计划或计划不周由于职业经理经常碰到突发情况，所以，很多职业经理觉得计划对于他们没有作用。
总认为计划不如变化快，所以干脆不定计划。
计划是时间管理的前提，没有计划，也就谈不上有效的时间管理。
工作无主次工作总有主要与次要的差别，作为职业经理，由于他的很多工作会影响到其他人，因而在工作中，必须分清楚哪些事情是必须做的，哪些事情可以慢一点处理，哪些事情不必亲力亲为。
对于必须做的事情，不但要优先处理，还要规定一个时限。
不要让不重要的事情影响到整个部门、团队的工作。
有很多人按照先后顺序来安排工作，这种方法的本身就没有主次之分，弊病是在次要工作上浪费很多时间，因为时间是有限的，必然用在重要工作上的时间就要相对减少。
这是优秀职业经理要避免的。
不对下属授权职业经理的主要角色是管理者，管理就要向下属进行有效的授权，通过下属去实现目标。
不向下属授权，很多工作都得由自己去完成。
总认为这个工作下属做不了，那个工作下属做不了，所有的工作都由自己做，而下属无事可做。
这种情况实际上是你在替下属工作，而作为职业经理需要做的很多工作反而没有时间去完成，原因就在于把时间用错了地方，用在根本不需要亲自去做的事情上。
自己忙得不可开交，结果不但家人报怨，上司和下属也不觉得你好。
上司认为你的工作效率低，员工认为你不认可他的工作能力。
总之，不向下授权往往会吃力不讨好。
沟通不善前面说过，企业70%的问题是沟通障碍引起的。
关于沟通障碍引起的时间浪费主要体现在两个方面：1.时间用于处理沟通不善带来的恶果例如，某员工对公司有一些看法，正确的做法是他向你或有关部门提出意见，但是，这位员工却私下议论，或者透露给客户，一传十，十传百，员工的个人看法在众多员工和客户中传开，给公司形象带来消极影响。
作为上司，必须花时间去处理由此带来的负面效应。
如果员工能够与你进行有效沟通，就不需要花费时间去处理私下议论带来的负面影响了。
2.无效沟通花了很多时间，却没有达成有效沟通，也就是用于沟通的时间没有效率。
很多职业经理也认为花了大量的时间与下属进行沟通。
问题不是有没有沟通，而是沟通的效果如何。
沟通只是第一步，目的是为了获得高效的沟通。
沟通没有了效果，我们称之为“沟而不通”。
不良习惯有的人把大量时间浪费在不良习惯上。
例如，喜欢在电话里聊天；在桌面上堆放一大堆材料，用的时候就得花时间去找；有些人属心血来潮型的，想到哪里，做到哪里；有些人对办公环境特别敏感，必须在一定的环境中才能静心工作；有些人在某些时段的工作效率不高。
对于不良习惯，可能自己没有意识到，但实际上浪费了很多时间。
如果是普通员工，不良习惯只会影响一个人。
作为职业经理，要和下属进行交流，不良习惯就会影响到很多人，甚至影响部门的工作。
【事例】人力资源部任经理为人诚恳、工作勤奋，但总觉得没有做自己应该做的事情，每天都忙，却忙的不是地方。
让我们来分析一下任经理某一天的活动：8: 30上司找任经理谈有关公司人力资源规划的问题，一直到10:00。
10:00正准备工作，又有电话询问有关新员工薪资的问题，解释了20分钟。
10:20给下属布置招聘工作，中间不断有人进来请示汇报工作，一直到11:00。
11:00处理文件报告等，到12:00，还有一部分没有过目。
吃过午饭，看了一会报纸，聊了一会天，猛然想起总经理交待的关于人力资源的规划报告还没有完成，就急忙赶到办公室。
14:00与销售经理约好讨论招聘营销人员的事宜，由于对招聘主管不放心，本应是他的职责，任经理又全包了下来，包括招聘计划、招聘人员资格的具体要求等都由任经理自己确定，这项工作又占去两个小时。
16:00刚要写公司人力资源规划报告，一个下属又进来请示工作，顺便聊了一会私事和公司最近的传闻。
4：30召集下属开会，因为下属反映部门内部不团结已经影响到了工作，会议不仅没有达到预期目的，还拖延了时间，一直持续到5:00。
已经没有时间写报告，只好把未写完的报告和需要处理的文件带回家。
晚上又得加班了。
仔细分析一下，任经理的时间为什么不够用？电话干扰——对公司员工解释有关薪酬问题，是薪酬主管的职责。
会议安排没有计划，会议拖延，主题不明确，对会议没有实行有效控制。
上司不定期召见使时间具有很大的随意性。
喜欢下属事事请示汇报的官僚作风，浪费了许多时间。
对下属工作不放心，替下属做工作，结果整天都在处理事务性的工作。
事必躬亲，为许多不需要处理的文件而耽误时间。
工作没有目标和程序，就没有主动性。
没有轻重缓急和主次之分，甚至本末倒置。
不会说“不”，对随机事件不加控制，浪费了许多时间。
乐于做熟悉和喜欢做的事，对棘手问题过于拖延，只有通过加班来完成。
【忠告】浪费时间的根本原因还在于自己！【自检】分析一下自己的工作时间，你是如何处理职责和事务的？看看你对时间是如何控制的？________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________时间分析方法时间价值的计算你的时间（单位可以是小时，也可以是天）值多少钱？进行时间价值的计算，可以帮助你理解时间意味着什么？1.计算方法（1）成本价值法。
即年薪（或年度人工成本总额）与工作时间之比。
每周工作五天，每年就是242个工作日，合1694小时。
表5-1 成本价值计算（2表5-2 收入价值计算2.时间价值计算法的启示（1）每一天、每一小时、每一分钟都有很大价值时间就是金钱，浪费时间，就意味着增加了成本，减少利润。
浪费的时间，无论如何也弥补不了。
（2）钱是一分一分挣来的钱是通过每一分钟、每一小时、每一天的努力工作挣来的。
一天浪费（不管什么原因）1—2小时，意味着在其他时间中挣钱的效率要提高10—30%，显然，这是十分困难的。
（3）浪费时间等于浪费金钱用上面的两种方法计算一下时间价值，并牢牢记住：浪费了多少时间时，就是浪费了多少钱。
（4）时间需要规划规划时间，以便使宝贵的、有限的时间用在可以产生最大收益的活动上。
时间支配能力分析请回答下列问题，测试一下你对时间的支配能力。
请问答“是”或“否”。
（1）你是否一到公司便列出当日工作安排？（2）你是否在固定的时间里处理往来函件，如上午或下午？（3）你是否将无用的文件处理掉，而不是机械地归档？（4）你是否能避免各种浪费时间与精力的“琐事”？（5）你能使每项工作都善始善终，避免头绪多而乱吗？（6）你能注意缩短用餐、饮茶时间吗？（7）你只欢迎那些实在的、对公司有益的推销员或顾问吗？（8）你除非万不得已才召开会议吗？（9）你只参加那些对本部门的工作有直接影响的会议吗？（10）你收到函件后是否阅后立即处理？（11）你阻止别人给你寄发各种无用资料吗？（12）你阅读报刊杂志时是否浏览大意后，再细读重点章节？（13）你肯放手让部下独立工作吗？能不频繁检查或干扰他们吗？（14）你鼓励部下遇到问题时开动脑筋，提出独立见解吗？（15）你手边有重要工作处理时，如果同事找你聊天，你能巧妙地拒绝吗？（16）你能充分利用电话提高效率，不在工作时间煲“电话粥”吗？（17）你每天下班之前是否将未完成的工作列入第二天的计划？（18）你能充分利用电脑、复印机提高效率吗？（19）当你遇到非得靠专门知识与经验才能解决的问题时，你是否请教专家协助，而不是单枪匹马地蛮干？（20）你在召开重要会议时是否吩咐秘书不转电话，不会见未约来访者？回答“是”，得5分；回答“否”，得0分。
如果得80-100分，表明你能最充分地利用自己的时间，不必因不能完成任务而加班或将工作带回家。
如果得60-80分，表明你基本上能够有效支配时间，只在某些方面仍须改进，可参考测试结果对照检查。
如果得30-60分，表明由于做事计划性差、效率低，增加了很多工作压力，你的问题集中在三个方面：主次不分；不能充分相信下属，不放权；精力分散，易受不速之客干扰。
只要下决心改正以上不足，你一定能在有限的时间里取得更高的效益。
如果得30分以下，那表明你面临严重的问题或将被解职，除非你立即全力以赴提高效益。
工作紧急性分析1.目的分析每天（每周、每月）的工作紧急程度，根据紧急程度安排工作的先后顺序。
2.工具运用《工作紧急性分析表》。
表5-3 工作紧急性分析表姓名：日期：年月日3.程序（1）将工作事项的紧急性分为四档：非常紧急，马上要做；紧急，短时间内要做（一般是当天要做的）；不很紧急，可从长计议（可以纳入计划中做）；不紧急。
（2）统计“频次”。
即不同紧急程度的工作事项各占多少（每天或每周或每月）。
（3）统计“时间”。
即完成不同紧急程度的工作事项所占用的时间。
4.工作紧急性分析法的启示(1)统计你每日、每周、每月最紧急的是哪三项工作？(2)非常紧急的工作事项，如果频繁发生，即应考虑授权式管理。
制度、营销策略、产品品质等重大问题，与时间无关。
(3)“紧急事项”越多，时间管理问题越大。
(4)“紧急”和“非常紧急”和“不紧急”事项，时间比重越大，时间管理问题越大。
(5)除“非常紧急”之外，要分析所谓“紧急”事项是否真的那么急。
工作重要性分析1.目标分析每天（每周、每月）的工作重要程度，根据重要程度安排工作的用时。
2.方法运用《工作重要性分析表》。
表5-4 工作重要性分析表姓名：日期：年月日（1）将工作事项的重要性分四档：非常重要，绝对要做（即其他事情都可以不做，也要做的事项）；重要，应该做（不做就要出问题）；不很重要，可做可不做（做比不做好一点）；不重要，可不做（做也不见得好）。
（2）统计“频次”。
即不同重要程度的工作事项各占多少（单位：日、周、月）。
（3）统计“时间”。
即完成不同重要程度的工作事项所占用的时间。
3.工作重要性分析法的启示（1）你每日、每周、每月最重要的是哪三项工作？（2）非常重要的工作，如果很紧急，则与时间管理无关。