在日常工作中，我们常常会遇到需要处理大量数据的情况。假设有一项任务是整理一批数据，如果这项工作完全由一个人来完成，那么他将需要整整80个小时的工作时间。然而，在实际操作中，我们通常不会让一个人独自承担如此繁重的任务，而是希望通过团队合作来提高效率。

现在的问题是，如何合理安排人员数量以最快速度完成这项工作？首先，我们需要了解单个人的工作效率。如果一个人单独工作需要80小时，那么他的每小时工作效率可以表示为1/80（即每小时完成总量的1/80）。当有n个人同时参与时，他们的总工作效率就变成了n/80。

接下来，我们要根据项目的紧迫性和资源情况决定参与人数。例如，如果我们希望在40小时内完成这项工作，那么通过简单的计算就可以得出所需的最少人数：

\[ \frac{n}{80} = \frac{1}{40} \]

解得 \( n = 2 \)

这意味着至少需要两名工作人员共同合作才能按时完成任务。当然，在实际情况中，还需要考虑其他因素如员工的专业技能、疲劳程度以及沟通成本等。

此外，为了进一步优化流程，可以采用分阶段的方法来进行任务分配。比如，可以让一部分人在前期负责初步的数据筛选和分类，而另一部分人则专注于后期的详细检查与修正。这样既能充分利用每个人的特长，又能避免因分工不明而导致的时间浪费。

总之，面对复杂的数据整理项目时，科学合理的人员配置和有效的管理策略至关重要。通过以上分析可以看出，仅仅依靠增加人力并不能无限提升效率，关键在于找到最适合当前条件的最佳平衡点。