CQI365: 建立自己的日程筆記Daily log ，更好追蹤自己的生活

昨天你做了什麼？很快的可以想起來。上週做了什麼？要仔細想一想才想得起來。上個月的今天作了什麼？要查行事曆或者日曆，才能想起來。但是很多時候，我的日記記得不夠詳細，或者不夠有效率。頂多記一些想法或者重要的事。有些當下不覺得重要，但是後續想要回想卻怎麼也想不起來。面對這種狀況，該怎麼辦？

最好的幾決方案：「做日程紀錄」。但是記錄要怎麼做？要放在哪？我有幾個解決方案！

日曆活動記錄Daily Log：

過去我已經導入基於日曆的計畫與執行Time Blocking的方式，我的日程表原本就已經被我的計畫所填滿。因此只需要有意識的將正在做的事填寫進去，就可以記錄下工作與活動。這個作法呼應了TIme blocking的方式，也可以說是事後time blocking。不過有幾個點要特別強調：

1. 即時紀錄事件：要記錄這種活動，強烈建議要每天做。依我自己經驗，過了一週後已經對當時的活動遺忘的差不多了！一週後再來寫，回憶的誤差通常大到自己無法接受。
2. 貼上補充文件或連結：寫下活動標題，不代表再過一週或更久，自己還能瞭解這個活動的內容。因此盡量把活動的附加文件連結貼上去，事後回顧可以更清晰的知道當下的狀況。
3. 補充細節：細節的補充強烈建議在其他的日記筆記中補充細節，但是針對這有些單純的單一活動，有時候也可以在日曆的活動上進行細節補充，讓自己可以更充分瞭解這個活動內容。

連結日程筆記Reflection Note

除了日曆上的活動記錄外，使用日記的方式進行記錄也是很重要的。相對日曆上得記錄比較著重時間導向，在日記上記錄比較適合呈現思考邏輯或與其他活動之間的連結。我的日記者主要以思考為主，因此不會以一天一篇記錄流水帳。在每日的紀錄上，可以記錄下當天產出的筆記或閱讀的素材連結，也可以提供未來參考之用。尤其是如果這類筆記或素才是橫跨很多天或者時間，而不適合單一時間記錄呈現的活動。

我目前整合使用Devonthink or Obsidian這類的筆記軟體來進行日記，可以直接把照片或檔案的連結貼上來當作附件。這樣就可以進一步把daily log 與日記以及附件整個連結再一起。

學而時習之

寫下daily log or Reflection，並不會在當下造成影響。正面的影響其實是在一段時間之後，當我們因為某些因素回顧的時候，可以順利找到當時思緒的邏輯與流程。有時候單純產出的筆記，如果沒在日記中與當時的場景結合，就會越來越脫離現實。後續的回顧也是Spaced Repetition的一個很好的體現。

 

See Also 

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CQI365: 如何使用python 執行Propensity score matching 研究

 #PropensityScoreMatch #Python #Statistics

最近開始整理之前的研究檔案，其中一個retrospective cohort study所收集到的實驗與對照組人數落差太大，對照組是試驗組的10倍以上。為了減少研究的落差，可以採用Propensity score matching的方式。

以下有兩個方法透過python來處理：

## method1:

參考：matched pairs in Python (Propensity score matching)

### code:

from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neighbors import NearestNeighbors
 
def get_matching_pairs(treated_df, non_treated_df, scaler=True):
    treated_x = treated_df.values
    non_treated_x = non_treated_df.values
    if scaler == True:
       scaler = StandardScaler()
    if scaler:
       scaler.fit(treated_x)
       treated_x = scaler.transform(treated_x)
       non_treated_x = scaler.transform(non_treated_x)
    nbrs= NearestNeighbors(n_neighbors=1,algorithm=’ball_tree’).fit(non_treated_x)
    distances, indices = nbrs.kneighbors(treated_x)
    indices = indices.reshape(indices.shape[0])
    matched = non_treated_df.iloc[indices]
return matched
matched_df = get_matching_pairs(treated_df, non_treated_df)

Python code

### 說明與思考

這段程式碼使用sklearn的scalar先把數值標準化，在透過NearestNeighbors的方式，找到最接近的個案！可以直接拿來產出兩組，在進行後面的研究流程。

## method 2

參考：heart-propensity-score-matching.pdf

# python 
model = ‘treated ~ age + male +edu’ propensity = smf.logit(formula=model, data = df).fit() propensity.summary()

### 思考

1. 這個方式，透過logit regression，產出一個針對’group’的預測數值。
2. 可以直接這個數值當作一個控制變因來使用！

## See Also :

如何使用python 執行Propensity score matching 研究 - CQI365 - Medium

CQI365: 透過Selenium 完成Google Form 自動填寫

 這幾個月公司每天都要上線填體溫與TOCC，但實際上每天關在家中哪裡都沒去，每天的TOCC都一樣。體溫基本上也都在正常範圍。為了不要每天填寫TOCC，因此我寫了一個script來Automate整個填寫過程。真的可以說，懶惰是進步的動力。

## 主要工具：Selenium。
Selenium 主要透過模擬瀏覽器，來完成一些網頁操作的任務。因此很適合操作性的網頁自動化。相對比爬蟲是在做抓取資料以提供後續分析，兩者不太一樣！

ps. 要透過selenium 來啟動瀏覽器，要注意一下使用的瀏覽器種類，並去該瀏覽器的網站下載driver。

### code:

from selenium import webdriver
import random
from datetime import datetimeyear = datetime.now().year
month = datetime.now().month
day = datetime.now().daydriver = webdriver.Edge(‘C:/WebDriver/bin/msedgedriver’)
driver.get(‘https://docs.google.com/…’)date_check = driver.find_elements_by_xpath(“//div[contains(@class,’quantumWizTextinputPaperinputContentArea exportContentArea’)]//input”)[0]
date_check.send_keys(year, month, day)position_Check = driver.find_element_by_xpath(“//div[@class=’appsMaterialWizToggleRadiogroupEl exportToggleEl’ and @id=’i12']”)
position_Check.click()code_check = driver.find_elements_by_xpath(“//div[contains(@class,’quantumWizTextinputPaperinputContentArea exportContentArea’)]//input”)[1]
code_check.send_keys(‘XXXXX’)name_check = driver.find_elements_by_xpath(“//div[contains(@class,’quantumWizTextinputPaperinputContentArea exportContentArea’)]//input”)[2]
name_check.send_keys(‘XXX’)travel_Check = driver.find_element_by_xpath(
“//div[@class=’appsMaterialWizToggleRadiogroupEl exportToggleEl’ and @id=’i51']”)
travel_Check.click()contact_Check = driver.find_element_by_xpath(“//div[@class=’appsMaterialWizToggleRadiogroupEl exportToggleEl’ and @id=’i65']”)
contact_Check.click()temeprature = str(round(random.uniform(35.8, 37), 1))
temperature_check = driver.find_elements_by_xpath(“//div[contains(@class,’quantumWizTextinputPaperinputContentArea exportContentArea’)]//input”)[5]
temperature_check.send_keys(temeprature)submit = driver.find_elements_by_xpath(“//div[@role=’button’]”)[0]
submit.click()
driver.close()

## 封裝與自動化

最後將上述得程式封裝成exe檔，並透過window安排自動化排定執行時間。這樣就搞定了繁瑣的TOCC。

##See Also 

透過Selenium 完成Google Form 自動填寫 - CQI365 - Medium