如何衡量萬事萬物(經典紀念版):做好量化決策、分析的有效方法

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道格拉斯‧哈伯德
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具体描述

麻省理工學院指定教材,長踞亞馬遜網站商業類暢榜,一生受用的衡量技術!

商業、科學、生活上所有問題的解答

任何需要做分析、決策的人必讀之書

 

世界上沒有什麼事物是不能被衡量的。

所有看似無法量化的難題,

只要能讓你知道得比以前多,就是一項成功的衡量。

本書對於降低決策風險、排除不確定性,大有幫助!

 

 面對個人生活選擇或商業上的決策,我們往往相信直覺或過往經驗,但難免重蹈覆轍。輕者不免聳聳肩自責,上一次當還不能學一次乖;嚴重的話或許是動輒上億元的企業損失,這時再怎麼喚回時光也無法翻轉情勢。然而,若持續對於決策抱持如此輕忽的態度,上述損失恐怕只有不斷重複的命運。

 

這本書從簡單的觀念開始,說明了深具實用性、直覺上又容易應用的統計技巧;同時也顯示出,在我們對企業和世界的了解上,衡量具有多麼大的力量。作者道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard)為國際公認的決策分析、風險管理專家,在這本具深刻見解且令人著迷的書中,將告訴你如何衡量看似完全無法量化的事物,包括新科技的投資報酬率、組織的彈性、消費者滿意度,以及企業風險。這本書提供衡量的重要步驟,讓你能衡量所有的事物,尤其是其不確定性和風險。不僅如此,還可利用符合經濟效益的方式完成衡量。

 

不妨接受作者提出的挑戰:在閱讀本書之前,請寫下你在家庭生活或工作上的一項或多項抉擇難題,然後抱持著「找到衡量它們的方法」這個特定目的來閱讀此書。希望從本書中學習到的衡量知識,能為你個人或專業生涯的改善帶來意想不到的收穫!

 

閱讀本書,你將了解:

  • 看似無法衡量的事物,其實是有辦法予以量化的。
  • 表面上不可能的衡量,卻能用意外簡單的方法解決。
  • 即使樣本數很少,也能獲得許多資訊。
  • 衡量風險的錯誤方法。
  • 軟性事物像是幸福、滿意度、品質等等的衡量方法。
  • 如何將人類的判斷,訓練為強有力、校準的衡量工具。
  • 如何將網際網路當作衡量工具使用。

 

本書分四大部分:

第一部分:說明為什麼任何事物都可以測量,同時輔以例子佐證,以及給出關於衡量的精確定義。

第二部分:開始具體進入如何做衡量──特別是不確定性、風險、資訊的價值。您會學到如何以「校準的機率評估」來衡量自己主觀的不確定性,以及如何用這項資訊去計算風險和做更多衡量的價值。

第三部分:如何利用一些觀察方法以降低不確定性,例如隨機取樣與控制實驗等等。也會談到一些概算(快速評估)的方法;還有若是有新資訊加入,如何重新衡量以降低不確定性(貝氏分析)。這部分會涵蓋一些最初級的統計學。

第四部分:一些比較「軟性」的評估項目,例如偏好、價值、彈性(可變性)、品質等等如何衡量,並且再加入新的衡量工具,包括校準的人的判斷或利用網際網路。最後會集合所有的評量知識,來應用在兩個個案研究上。

 

【本書關鍵字】

資訊經濟學、商業分析、風險、不確定性、費米提問、校準、信賴區間、蒙地卡羅模擬、機率分配、貝氏分析

 

好的,这是一本名为《思维的结构:理解复杂系统的逻辑框架》的图书简介。 --- 《思维的结构:理解复杂系统的逻辑框架》 导言:我们如何理解这个日益错综的世界? 我们生活在一个信息爆炸、变化极快的时代。无论是商业决策、科学探索,还是日常生活的选择,我们都面临着海量的数据和无穷的可能性。传统的线性思维模式,往往在面对这种复杂性时显得力不从心。我们的大脑习惯于寻找简单的因果链条,但现实世界的运作机制,常常是由无数相互关联的变量构成的、动态演化的复杂系统。 《思维的结构:理解复杂系统的逻辑框架》旨在提供一套系统性的认知工具,帮助读者跳出碎片化的观察视角,建立起洞察复杂系统运行规律的思维框架。本书不是关于如何具体“测量”某物的指南,而是关于“如何构建思考模型”的深度探讨。它聚焦于系统动力学、涌现性、反馈回路、非线性和临界点等核心概念,为读者提供一种全新的、更贴近现实的思维范式。 第一部分:从线性到系统的转变——复杂性的本质 本书的第一部分着重于奠定基础,引导读者认识到传统分析方法的局限性。我们探讨了“复杂性”与“难解性”之间的区别,并引入了系统思维的基石概念。 1. 线性世界的幻觉与边界: 我们首先分析了人类心智对简单模式的偏好,以及这种偏好如何在面对真实世界时导致误判。通过历史案例和认知偏差的分析,我们揭示了“A导致B”这种简单叙事如何掩盖了潜在的相互作用。 2. 系统的定义与要素: 系统不仅仅是要素的堆砌,更是要素之间相互连接、相互影响的整体。本章深入探讨了系统的边界、组成部分、连接方式以及它们共同实现的功能。理解了这些要素,我们才能开始构建对整体的把握。 3. 反馈回路的力量: 反馈是复杂系统的核心驱动力。本书详细区分了增强性反馈(或称正反馈)和调节性反馈(或称负反馈)。增强性反馈如何导致指数增长或雪崩效应?调节性反馈又如何维持系统的稳定状态?我们通过图示和具体案例(如生态系统的平衡、金融市场的泡沫与破裂)来剖析这些回路如何塑造系统的动态行为。 4. 涌现性:整体大于部分之和: 涌现(Emergence)是理解复杂系统的关键。我们研究了微观层面的简单规则如何在大尺度上产生宏观层面的复杂模式。例如,鸟群的飞行、交通的堵塞,乃至社会思潮的演变,都不是由单一主体预先设定的,而是系统内部互动的结果。理解涌现性,要求我们将注意力从个体行为转移到连接和互动模式上。 第二部分:构建分析框架——理解系统动态的工具箱 第二部分提供了实际的分析工具,帮助读者将抽象的系统概念转化为可用的思维模型。 5. 存量与流量的思维: 这是系统动力学的基本构件。存量(Stock)是积累的结果(如水池中的水量、企业的人力资源),而流量(Flow)是改变存量的速率(如进水和出水)。本书强调,许多决策失误源于只关注流量的变化,而忽略了背后存量的积累或衰减趋势。我们通过库存管理和人才培养的例子,说明了这种“存量/流量”思维的实用价值。 6. 延迟效应的陷阱: 在复杂系统中,行动与结果之间往往存在时间上的滞后,即“延迟”(Delays)。这种延迟使得我们难以将当前的努力与未来的后果直接联系起来,从而导致过度反应或反应不足。我们分析了政策制定和市场反应中常见的延迟效应导致的“钟摆式”摆动。 7. 临界点与相变: 系统并非匀速变化,而是可能在达到某个阈值时发生剧烈的、不可逆转的“相变”(Phase Transitions)。本书探讨了如何识别系统中的“脆弱点”或“杠杆点”(Leverage Points),即那些微小的干预能引起巨大系统结构变化的区域。理解临界点,是实现有效干预的前提。 8. 边界的界定与视角依赖性: 任何系统分析都依赖于观察者的视角和所设定的边界。本书强调,不同的边界定义将导致完全不同的系统模型和结论。我们不是在寻找“唯一的正确答案”,而是在学习如何在特定情境下,构建一个足够有用的、能解释核心现象的模型。 第三部分:应用于实践——洞察现实世界的框架 本书的最后一部分将理论框架应用于现实世界的复杂领域,展示如何运用结构思维来理解和应对挑战。 9. 商业生态系统与价值网络: 在商业领域,竞争不再是线性的,而是网络化的。我们分析了企业如何在一个相互依存的价值网络中运作,以及如何识别和利用网络中的关键节点和连接模式,以增强整体韧性,而非仅仅追求局部优化。 10. 组织惰性与变革的阻力: 大型组织内部往往形成稳定的结构和惯性,这是一种强大的调节性反馈机制。本书解析了这些“结构性限制”如何阻止创新和适应。真正的变革,往往需要对系统内部的反馈回路进行结构性重塑,而非简单的政策发布。 11. 应对不确定性与适应性管理: 由于我们无法完全预测复杂系统的未来状态,本书提倡一种适应性管理策略。这要求我们在决策中融入“探索性”元素,建立快速学习和快速调整的机制,将失败视为系统反馈的一部分,而非终点。 结语:结构之上的洞察 《思维的结构:理解复杂系统的逻辑框架》的终极目标,是培养一种深刻的洞察力——这种洞察力源于对“连接”、“模式”和“动态”的理解,而非对孤立事实的堆砌。它教导我们,要看到“森林”而不是仅仅盯着“树木”,要理解“过程”而不是沉迷于“状态”。掌握这些结构性思维工具,是我们在复杂性时代做出更明智、更具前瞻性决策的关键所在。 --- 适用读者: 企业战略规划师、高级管理者 政策制定者、公共部门分析师 对底层逻辑和思维模型感兴趣的终身学习者 任何希望超越表面现象,理解事物深层运作规律的读者。

著者信息

作者簡介

道格拉斯‧哈伯德Douglas W. Hubbard
道格拉斯‧哈伯德是應用資訊經濟學(Applied Information Economics, AIE)的發明人,AIE是一種衡量方法,用於決定因素似乎很難或不可能衡量的大型決策上,包括IT投資組合、娛樂傳媒、國防補給、R&D投資組合,以及其他許多領域。他是國際上公認的專家,專長在指標、決策分析及風險管理,同時也是眾多研討會的熱門演講者。他曾為知名期刊如《Information Week》、《CIO Enterprise》、《Architecture Boston》、《Analytics》、《OR/MS Today》等撰文,同時也是《The Failure of Risk Management: Why It’s Broken and How to Fix It》一書的作者。

譯者簡介

高翠霜
台灣大學經濟系畢業、美國紐約州立大學石溪分校經濟碩士,曾任職經建會、經濟部國營會、台灣綜合研究院、行政院副院長室、行政院胡勝正政務委員辦公室。譯有《Career關鍵14年》(天下文化)、《績效評估》(天下文化)、《大改變》(先覺)、《通膨、美元、貨幣的一課經濟學》、《贏家的詛咒》、《常識經濟學》、《哈佛商學院最受歡迎的七堂總體經濟課》、《如何衡量萬事萬物》、《一個數學家的嘆息》(以上經濟新潮社出版)等書。

图书目录

 

前言

第一篇  衡量:總是有方法可以衡量的

第1章 無形事物及其帶來的挑戰

是的,萬事萬物都可以衡量

第2章 直覺衡量的習慣

古希臘人如何衡量地球的大小╱估算:學學恩里科.費米╱實驗:不是只有大人才能做╱從埃拉托色尼、恩里科和艾蜜莉學到的事

第3章 無形事物的假象

衡量的觀念╱客體╱方法╱反對衡量的經濟理由╱反對衡量的統計學理由╱道德上反對衡量的理由╱衡量的通用方法

 

第二篇 開始衡量之前

第4章 釐清衡量問題

用對話語:「不確定性」和「風險」真正的意思是什麼?╱案例:企業可以從政府部門學到的事

第5章 校準的估算:你目前所知有多少?

校準練習╱校準的進一步改善╱校準在觀念上的障礙╱校準的成效

第6章 建立模型來衡量風險

衡量風險的錯誤方式╱真實的風險分析:蒙地卡羅法╱蒙地卡羅方法及風險的例子╱蒙地卡羅模擬的工具及其他可用資源╱風險矛盾及更佳風險分析的需求

第7章 衡量資訊的價值

犯錯的機會及成本:預期機會損失╱範圍資訊的價值╱不完全的世界:降低部分不確定性的價值╱覺悟方程式:資訊價值如何改變一切╱總結不確定性、風險、資訊價值:衡量的第一步

 

第三篇 衡量方法

第8章 過渡:從衡量什麼到如何衡量

觀察的工具:衡量手段的介紹╱分解╱間接研究:假設你不是第一個衡量它的人╱觀察的基本方法:如果一個方法沒有用,嘗試下一個╱只做必要的衡量╱考量誤差╱選擇和設計工具

第9章 抽樣:觀察少數,探知全體

建立抽樣的直覺:果凍豆的例子╱樣本數很少的情況:啤酒釀造商的方法╱統計上的顯著性:程度問題╱極端值影響重大的情形╱最簡單的樣本統計╱抽樣方法的偏誤例子╱母體比例抽樣╱門檻的衡量╱實驗╱看出資料中的關聯性:迴歸模型的介紹

第10章 貝氏分析:以先備知識為基礎的衡量

簡單貝氏統計╱使用你天生的貝氏直覺╱異質的標竿:「品牌受損」的應用案例╱範圍的貝氏反推:簡介╱範圍的貝氏反推:細節╱貝氏教導我們的事

 

第四篇 基礎之外

第11章 偏好與態度:衡量的軟性面

觀察意見、價值,以及對幸福的追求╱願意支付多少:透過取捨來衡量價值╱將全部放在一起:量化風險耐受性╱主觀取捨的數量化:多重矛盾偏好的處理╱不要忘記事情的全貌:利潤最大化相對於純主觀的取捨

第12章 衡量的終極工具:人的判斷

荒謬的人類:決策背後的奇怪理由╱條理化:績效評量的案例╱令人驚訝的簡單線性模型╱如何將評量標準化:拉許模型╱去除人的不一致性問題:Lens模型╱萬靈丹或安慰劑?可疑的衡量方法╱各種方法的比較

第13章 新的管理衡量工具

二十一世紀的追蹤者:用科技做紀錄╱衡量世界:以網際網路做工具╱預測市場:動態的意見總合

第14章 通用的衡量方法:應用資訊經濟學

拼出全貌╱案例:飲用水監控系統的價值╱案例:海軍陸戰隊的燃料預測╱啟動的想法:幾個最後的例子╱總結

 

附錄 校準測驗(附解答)

中英名詞對照

图书序言

  • ISBN:9786269615353
  • 叢書系列:經營管理
  • 規格:平裝 / 416頁 / 23 x 16.8 x 2.2 cm / 普通級 / 單色印刷
  • 出版地:台灣
  • 適讀年齡:20歲~80歲

图书试读

 【專業推薦】

《如何衡量萬事萬物》是我最喜歡的書(緊接其後的是哈伯德的第二本書The Failure of Risk Management),也是我會主動向同事及學生們推薦的一本書。我身為一個物理學家及經濟學家,將這些技術應用在多種領域上已經有好幾年了。這是第一次有人將這些重要的資訊放在一起,提供給廣大的讀者,也讓專業人士能拿來應用。這本書是分析及決策領域的學生與專家必讀之書。

──Dr. Johan Braet

任教於安特衛普大學(University of Antwerp),

應用經濟、風險管理及創新

 

如何為複雜的專案計畫定義出合理的指標,用來證明是否具有正當性,及用來管理複雜的專案,哈伯德的書提供了絕佳的指導。想要降低資本規劃、投資決策及計畫管理方面風險的所有人,這本書是必讀的。

──Jim Flyzik

美國前政府資訊長,白宮科技顧問及《資訊長》雜誌名人堂入選人

 

 

我愛這本書,道格拉斯‧哈伯德幫我們創造了一條路徑,通往找到幾乎是所有問題的答案,無論是商業上、科學上、生活上。這本書提供的工具,是大多數想做更好的衡量、得到更深刻的理解、做改善以及獲得成效的人所必需的。

Peter Tippett, Ph.D, MD.,

 Cyber Trust技術長以及第一個防毒軟體的發明人

 

哈伯德的書,有趣且充滿豐富的案例研究和例子,對於日常決策常涉及不確定性的人而言,是一本很有價值的書。這本書可讀性很高且相當具娛樂性,甚至那些自認為對統計避之唯恐不及的人,都會樂在其中。

──Strategic Finance

 

這本書在衡量的應用範圍、與風格的明確方面,十分傑出。每一位曾經說過「當然,那個觀念很重要,但是我們能夠衡量它嗎?」的專業人士,這是必讀的書。

──Dr. Jack Stenner,

MetaMetrics, Inc.的CEO及共同創辦人

 

哈伯德的生涯致力於為其他人認為不可衡量的事物找出衡量的方法。無論是品質、遠距工作的價值、擴大IT防護的利益、公眾形象,哈伯德認為都是可以衡量的,而且不需耗資龐大。如果你想在投資計畫審查會中進展得更順利,先看看這本書吧。

──ComputerWorld

 

我將這本書列為MIT衡量課程的主要參考書。學生都很喜愛這本書,因為它提出的實務建議能應用在各種不同情境(包括航太及國防、醫療、政治等等)。

──Ricardo Valerdi. Ph.D.

IT講師

用户评价

评分

这本书真的可以说是近期我看到最有启发的一本管理学或决策相关的书籍了,特别是对于我们这种在职场上需要不断面对各种不确定性,又要对自己的决策负责的人来说,简直是醍醐灌顶。我记得我刚开始接触这个领域的时候,总是觉得很多事情好像只能凭感觉,或者说凭经验,但经验这东西,说白了,有时候就是幸存者偏差或者刻板印象的累积。这本书没有那种高高在上的理论说教,而是很扎实地教你如何把那些模糊不清的概念拆解成可以量化的指标。举个例子,以前老板问我某个项目效果怎么样,我可能只能回答“感觉还不错”或者“可能比上个季度好一点”,非常主观。但读完这本书,我学到的是,要先定义清楚什么叫做“好”,然后找到可以追踪的KPI,哪怕是间接指标,也要去建立一个量化的参照系。这样一来,我们讨论的就不再是“感觉”,而是基于数据的事实,沟通的效率和说服力立马就提升了一个档次。它让我意识到,量化不等于僵化,反而是为了更灵活、更精准地抓住事物的本质,避免被那些看似很“专业”的术语给迷惑。这种思维的转变,对我日常工作流程的优化起到了非常关键的作用。

评分

这本书的叙事方式非常接地气,感觉作者就像一个经验丰富的学长或前辈,手把手带着你走过一个又一个实际案例。它最让我欣赏的一点是,它没有把“量化”这个概念包装得神乎其神,好像只有数据科学家才能做到。相反,它强调的是一种对“度量”的敬畏之心和严谨态度。我记得其中有一章讲到如何选择正确的度量单位,而不是盲目地追求“多就是好”。这对我触动很大,因为在台湾的商业环境中,我们常常会陷入一种“成长至上”的迷思,好像营收数字越大越好,但却没有去深究这个增长背后的成本结构、客户留存率和长期价值。这本书教我们如何做减法,剔除那些噪音数据,专注于真正驱动价值的核心指标。它提出的那些框架和工具,像是如何构建一个有效的仪表盘,如何设计 A/B 测试来验证假设,都非常实用。我立马尝试在团队里推行了一种更细致的指标追踪系统,效果立竿见影,大家对目标达成的理解更一致了,开会时讨论的焦点也更集中了,不再是各说各话的局面。这真的不是一本读完就束之高阁的书,而是那种会让你时不时翻开、对照自己工作现状去反思的工具书。

评分

这本书的架构设计非常巧妙,它不是简单地罗列方法,而是构建了一个完整的思维导图。从最基础的“为什么需要衡量”,到“衡量什么”,再到“如何高效地衡量”,最后是如何利用衡量结果进行有效沟通和迭代。对于一个渴望系统化提升自己决策质量的读者来说,这简直是一本教科书级别的指南。我个人觉得,这本书最大的贡献在于,它把“量化”从一个技术性的操作,提升到了一个战略性的高度。它迫使读者去思考:你真正看重的是什么?你的组织或个人成功的定义到底是什么?一旦这些核心价值被量化,一切执行层面的优化就都有了明确的方向。我甚至将书中的一些图表和流程图,打印出来贴在了我的工作区域,时常对照着检查我的项目计划是否遗漏了关键的度量环节。总而言之,如果你厌倦了那些空泛的管理术语,渴望掌握一套能真正落地、提升效率和准确性的实战方法论,这本书绝对是值得你投入时间仔细研读的。它不仅仅是关于“如何测量”,更是关于“如何清晰地思考”。

评分

这本书的阅读体验非常流畅,作者的文笔有一种沉稳而又充满智慧的力量,读起来完全没有一般商业书籍那种佶屈聱牙的感觉。它成功地将原本可能让人望而却步的统计学概念,通过生动的类比和生活化的例子讲得深入浅出。我尤其喜欢它探讨“测量误差”和“数据噪音”的那部分内容。在现今这个信息爆炸的时代,我们淹没在数据里,却常常感到迷茫,就是因为我们没有能力去分辨哪些是信号,哪些是噪音。这本书提供了一套系统的工具箱,帮助我们去清洗数据、校准我们的测量工具。这对于任何一个追求卓越的团队来说都是至关重要的,因为基于错误的测量得出的结论,再精密的推导也只是空中楼阁。它强调了在建立量化体系之初,就要考虑到偏差的可能性,并且要建立反馈机制来不断修正模型。这种“迭代式”的测量理念,让我对未来数据驱动的决策充满了信心,也让我明白了为什么有些公司在数据分析上投入巨大资源,却依然无法实现真正的商业飞跃——因为他们只抓住了工具,却忽略了背后的测量哲学。

评分

说实话,一开始看到“经典纪念版”这几个字,我还有点担心内容会不会太老旧,毕竟商业环境变化得太快了。但读进去后才发现,这本书的核心思想简直是跨越时代的,它讨论的是人类认知和决策的底层逻辑,这部分是不会轻易过时的。当然,书中引用的案例和技术可能需要读者自己去对应到当下的新科技,比如最新的机器学习应用,但作者构建的那个“测量-分析-行动”的闭环思维,却是永恒的真理。它深刻地揭示了一个事实:很多我们自以为“非常复杂”的问题,其根源往往在于我们没有定义清楚“好坏”的标准。书中对不同层级决策(战略层、战术层、执行层)如何匹配不同的量化工具,讲解得极其清晰。这对于我们这些需要向上汇报、向下管理的人来说,简直是必备的心法。它不仅提升了我个人的分析能力,更重要的是,它帮助我建立了一种更具批判性的思维模式,面对新事物时,我不会先被表象迷惑,而是会本能地去问:“我们怎么知道它真的有效?”这种思维惯性,我觉得是这本书带给我最宝贵的财富,比任何具体的技巧都来得有价值。

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