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編輯推薦： 1.商业量化分析畅销经典，麻省理工学院指定教材。应用信息经济学之父的量化方法论，已被全球多家《财富》500 强企业、政府部门与公共组织实践检验，包括腾讯、华为、中国平安、伯克希尔-哈撒韦、麦克森、亚马、通用电气、英特尔、可口可乐、甲骨文、麦肯锡、普华永道、联合国环境规划署、美国环保局、斯坦福大学等。 2.“数字新经济全渠道增长”全新增订版，新增大量战略咨询深度服务一手案例，横跨多个行业和领域。介绍了如何将互联网，特别是社交媒体作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源；还增加了关于概率论的更多概念和方法，包括对“贝叶斯学派”和“频率学派”的更详细解释，以便读者更好地掌握理解量化问题的基础。 3.《大数据》作者涂子沛、清华大学经济管理学院领导力与组织管理系教授钱小军、中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平、甲骨文大中华区技术战略部总经理刘松等十多名重磅人士倾力推荐 內容簡介： 以“令人吃惊的简单方法”量化 看似难以量化和不能量化的问题 怎样做到比专业的健康机构提前一周预测到流感的爆发？ 如何精确地量化“网络速度变慢对于产品销售的影响”？ 如何快速有效地掌握“个性化远程网络课程”的教学情况？ 万事万物皆可量化。今天的管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。道格拉斯·W. 哈伯德作为兼具前沿学术研究和一线实际经验的管理行家，在《数据化决策》（第三版）中，将向我们展示更多简单易行、可操作性强的量化办法。作者在本书中： 专注于量化不确定性、风险和数据价值； 提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让我们仅仅基于已知数据就能准确决策； 增加了不同领域可借鉴的大量一手精彩案例。 本书兼具实用性、可读性和趣味性，提出了一套完整的量化方法论，一套不亚于专业咨询公司的行动计划，通过对重大决策进行定义，对变量、不确定性与价值建模，可以为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。 《数据化决策》（第三版）尤其适用于政府官员、公共政策制定者、投资人、首席执行官、首席财务官、首席信息官、风险管理者、大数据与商业智能从业者等各行各业的人员。 關於作者： ［美］道格拉斯·W. 哈伯德 （Douglas W. Hubbard ） 应用信息经济学之父 哈伯德决策研究公司创始人 国际公认知名测量师、决策分析师和风险管理家 近30 年来，道格拉斯·W. 哈伯德所开创的数据化决策方法论，已被全球众多《财富》500 强企业所应用，并被广泛应用于金融业、制造业、医药、网络安全、娱乐传媒、公共事务、能源环境、国家安全、军事物流、研发整合等众多经济、管理和社会领域。 道格拉斯不仅是有史以来畅销的商业统计书籍之一《数据化决策》（How to Measure Anything ）的作者，还著有《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）和《脉搏》（Pulse ）。他的作品已被翻译成8 种语言，销量超过10 万册，在许多知名大学的课程中都有使用。此外，他还长期为《信息周刊》《分析学》《首席信息官企业》等杂志撰写专栏。 目錄： 第一部分 量遍天下 没有什么不可量化 .... 第1章 无形之物有法可测 幸福婚姻的价值和人生的价值都可量化？ 管理顾问、绩效测评专家无法解决，但本书可搞定 使用“强力工具”进行量化分析 本书阅读指南 第2章 不同时代、不同领域的量化大师 坐在图书馆里估算地球周长？ 物理学家如何估算芝加哥的钢琴调音师有多少？ 只花费10美元，9岁女孩就揭穿医学谎言 如何量化质量和创新对收益的贡献度 从量化大师身上能学到什么？ 第3章 他们为什么说无形之物不可量化？ 对传统量化定义的挑战 澄清链：量化方法就隐藏在量化目标中 5人法则：只需很小的样本就可以减少不确定性 4个假设让量化看上去很简单 量化真的需要不菲的代价吗？ 可以相信统计数字吗？ 99岁患病老人不如5岁儿童的命值钱？ 量化的五大步骤 第二部分 量化什么？ 不确定性、风险、信息价值 第4章 厘清待量化事物与决策的关系 定义具体决策问题时遇到的挑战 只要能理解，就能建模 清晰定义“不确定性”和“风险” 为政府部门信息技术安全项目进行的量化工作 第5章 校准训练：修正你的判断 校准练习：让“估计”变得更准确 你的估值范围=你的认知程度 90%的信心意味着90%的概率吗？ 经过校准训练的人往往预测得更准确 第6章 蒙特卡洛模型：评估风险大小 分清“感觉很好”与“真的很好” 蒙特卡洛模型：范围也能进行加减乘除？ 寻找盈亏平衡点 不必一开始就建立蒙特卡洛模型 风险悖论：越重大的决策，越缺少风险分析 第7章 量化信息的价值 预期机会损失（EOL）：出错的机会和成本 消除所有不确定性的价值有多大？ 超越二元决策：在连续体上的决策 不确定性越高，你需要的信息越少 量化倒置：最重要的常常被忽视 分清有价值和无价值的量化 第三部分 量化方法　如何减少不确定性 第8章 选择和设计量化方法 广义的测量仪器=测量方法 将不可量化之物分解为可量化之物 通过互联网获取方法 寻找、观测、跟踪相关线索 无须海量，只要适量 准确度≠精确度 177 确定测量仪器 182 第9章 随机抽样：窥一斑而知全豹 凭直觉估计数值范围 t检验：只需一个小样本 统计显著性：结果是真还是假？ 如何处理异常值？ 不用计算，就可估计出平均值 两次独立抽样：抓与重抓就能算出湖里有多少鱼 寻找阈值：在哪个点上做决定？ 对照组实验：当事件还未发生时 变量的相关程度：风马牛之间有多大关系？ 什么时候才使用假设检验？ 第10章 贝叶斯方法：利用已知估算未知 贝叶斯定理：若A发生，则B发生的可能性多大？ 使用你天生的贝叶斯本能：用新信息更新旧信息 异构标杆法：类比评估 贝叶斯反演法：如果X为真，如何看到这一点？ 区间范围的贝叶斯反演法：每种结果出现的概率是多少？ 贝叶斯法教会我们什么？ 量化抽象事物　偏好、态度和判断 第11章 量化人们的偏好和态度 观测人们的意见、价值观和幸福感 支付意愿法：通过讨价还价估算生命价值 投资边界曲线：量化风险承受能力 效用曲线：选鱼还是选熊掌？ 绩效量化：一切都可归结为利润 第12章 人的判断和测量仪器哪个更准？ 人类的心理如何影响决策？ 令人惊讶的简单线性模型 不变比较原则：将任何估值都标准化 透镜模型：消除评估过程中的不一致 两种不适用的量化方法 各种评估方法价值比较 科学家如何不断改善数据化决策模型 第13章 新型测量方法和仪器 全球定位系统：革命性的量化工具 用屏幕抓取软件和混搭法挖掘网络信息 通过电子邮件就可量化顾客满意度？ 预测市场：苹果公司何时倒闭？ 第14章 通用的量化方法：应用信息经济学 量化的通用框架和一般步骤 饮水监控系统为公众健康带来多少利益？ 海军陆战队的燃油需求有多大？ 抽象问题：如何量化行业标准的价值？ 一些虽未讨论但可能出现的量化难题 致 谢 附 录 內容試閱： 前言 万事万物皆可量化 我不能为所有作者代言，但我认为一本书永远没有真正完结的时候，尤其是一本主要基于正在进行研究的书。这正是不同版本的用武之地。在本书的第二版出版后，我又发现了一些关于人类决策的力量与奇怪之处的研究，它们非常引人入胜。随着我的公司继续将本书中的方法应用于解决现实中的问题，我有了更多案例来证明这些理论。读者的反馈以及我向许多读者解释这些概念的经历，也帮助我进一步提炼了这些信息。 当然，假如本书在第一版出版6年后的市场反响依然不温不火，我和出版商就不会那么有动力出版另一个版本了。我们发现，这本专为企业管理者写的书在大学里也很受欢迎。世界各地的教授都在联系我，说他们开设的课程中要用到本书。由于还没有人将“如何量化万事万物”写成教科书，的确在某些情况下，本书是主要的课本。现在，我们看到这一领域逐渐发展壮大。 《数据化决策》(第三版）新增内容 在我写《数据化决策》第一版的时候，我就已经撰写了第二版（2010年），并撰写了另外两本书，分别是《风险管理的失败：为什么失败以及如何修复》（The Failure of Risk Management: Why Its Broken and How to Fix It）以及《脉搏：利用互联网舆论追踪威胁与机遇的新科学》（Pulse: The New Science of Harnessing Internet Buzz to Track Threats and Opportunities）。之所以写这些书，是为了详细阐述我在《数据化决策》的第一版中提到的观点，同时我也把我在上述这些书中提出的一些重要观点结合到新的版本中。 例如，我开始撰写《风险管理的失败》，因为我觉得风险这个话题值得我多写一些篇幅，而在《数据化决策》中，我却只能用1章的篇幅来讨论该话题，其他的参考文献也很少。我认为，绝大多数用于风险评估和风险管理的普通方法根本经不起科学的严格检验。在金融危机前我就开始写作这本书了，而且我谈的不仅仅是金融行业于金融危机，我还想谈谈卡特里娜飓风或“9·11”之类的事件。 我的第三本书《脉搏》讲的是我认为21世纪最强大的新量化工具之一。它描述了如何将互联网作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源，特别是如何利用社交媒体。 我结合了后来所写的几篇文章中的研究、我的其他书籍以及读者的评论，为《数据化决策》（第三版）添了新的材料。《数据化决策》（第三版）还增加了关于概率论的更多概念和方法，包括对“贝叶斯学派”和“频率学派”的更详细的解释。这些知识似乎并不总是与直接教人们“怎么做”的实用商业书籍相关联，但我相信，作为更好理解一般量化方法的基础，它们是重要的问题。有些读者也许对这些问题不感兴趣，我将其中的一些讨论归入某些章节中的“纯理论”部分，读者可以根据自己的兴趣自主学习这些内容。那些选择深入研究“纯理论”的读者会发现我强烈支持所谓的贝叶斯概率方法。 虽然直到这一版才明确，但我所主张的立场始终是我撰写的关于量化万事万物的内容的基础。一些固执己见的读者可能会对我描述的内容提出异议，但我认为从决策分析的目的来看，贝叶斯方法最合适。不过，我之所以还在讨论非贝叶斯方法，一方面是因为它们本身很有用，另一方面是因为人们依然广泛采用它们。如果不了解这些方法，读者对更大的量化问题的理解就会受到限制。 我为什么写这本书？ 我写作该书是为了纠正当今很多组织中普遍存在的一个已经固化的观念：某些事物不可量化。人们主要通过直觉获得这个观念，它的代价是昂贵的。这种广泛存在的观念对经济、公共福利、环境甚至国家安全都是巨大的消耗。实际上，诸如产品质量的价值、员工士气、更加清洁的水对经济产生的影响等“无形之物”，经常是影响商业决策和政府政策的关键因素。一个重要的决策，常常需要人们对所谓的无形之物有更多了解，但如果决策者相信某些事情不可量化，那就根本不会考虑试着量化一下。 因此，人们做决策时，经常得不到本应得到的充分信息，出错的概率当然就增加了：资源有可能分配不当，好想法被拒绝，而坏想法却被接受，资金就这样被浪费了；甚至在某些情况下，生命和健康也被置于危险的境地。人们普遍认为，某些事物，即使是非常重要的事物，也许根本就不可量化，而这种观念就像散布在整个经济传动齿轮里的沙子。 如果了解到任何事物都可以量化，那么所有重要事情的决策者肯定会受益无穷。当然，在一个民主和自由的社会里，选民和消费者也属于重要决策者。另外，更好的量化方式也将有助于你的生活或职业生涯中的决策。因此，我几乎可以肯定，你的生活早就受此影响了，只不过是负面的影响，因为你在做决策时缺乏定量研究。 本书适合谁读？ 我的职业是量化那些被许多人认为无法量化的东西。我第一次注意到需要更好地量化是在1988年。那时，我作为一名刚刚毕业的工商管理硕士，刚开始为永道国际会计公司（Coopers & Lybrand）工作不久。令我惊讶的是，客户经常缺乏某些关键数据，这些数据将对其决策产生重大影响，但他们根本就没想过量化这些数据。那时我对统计学和定量方法的课程记忆犹新。 当某人认为某物不可量化时，我就会想出一个量化它的具体方法。我开始怀疑“某物不可量化”是不成熟的结论，并且做了一些研究，以证明或否定该结论。但随着时光流逝，我总是发现，所谓不可量化的事物，早就被某个学者或其他领域的专家量化过了。 与此同时，我还注意到，很多关于量化方法的书并没有把焦点放在“任何事物都可量化”上面，也没有把焦点放在让真正需要它们的人掌握这些方法上。这些书总是先假定读者早就知道某些事物可以被量化，然后便推演适当的算法。而且，这些书 倾向于假设科学期刊上发表的文章可以满足读者的需求，因而并不讲解一般人能理解的、降低某些关键决策不确定性的方法。 1995年，我在观察多年之后得出结论，认为更好的量化方法可用于管理，而且这是一个市场。我把多个领域的方法汇集起来，开始创造这个市场。1995年以来，我从事了多个和量化有关的项目，它们范围广泛，让我对这个领域越发了解。事实上，不仅每一个被认为不可量化的事物都有量化手段，而且最难量化的无形之物也往往可以用令人吃惊的简单方法量化。所以，现在已经到了挑战人们旧观念的时候了。 写作本书的过程中，我好像在揭示一个巨大的秘密，一旦秘密被揭开，很多事情也许就与以往不同了。我甚至觉得，对管理者来说，这也许是一场小型科学革命，是一场可以和一个世纪前由弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）提出的“科学管理”方法所带来的管理革命比肩的运动。但和泰勒的方法相比，本书更适合21 世纪的管理者。早期的科学管理聚焦于优化劳动过程，而我们现在需要优化用于管理决策的量化方法。 如何使用本书？ 正如第1章将会进一步解释的那样，本书分为4个部分。所有章节请按顺序阅读，因为每个部分的内容都是连续的。 第一部分说明所有事物都是可量化的，并提供了一些看起来似乎不可能量化的例子。这些内容应该会激发你进一步学习量化知识的求知欲。另外，该部分还包含了全书的哲学思想基础。所以，如果你以前没有读过任何这方面的东西，就得读这部分，尤其重要的是关于量化的具体定义的讨论，因为它会让你正确理解本书其余各部分的内容。 在第1章中，我为你提出了一个要求，现在我提到这个要求是为了进一步强调它。请写下你在家庭生活或工作中遇到的一个或多个看似不可量化的问题，然后带着这些特定问题来阅读本书，找到量化它们的具体方法。如果运用本书所讨论的量化方法，至少对你的一个重要决策产生了影响，那你在本书上所花费的时间和金钱，就获得了丰厚的回报。

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