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 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

圖書介紹


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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作者 道格拉斯‧哈伯德
出版者 經濟新潮社
翻譯者 高翠霜
出版日期 齣版日期:2022/08/04
語言 語言:繁體中文



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發表於2024-12-23

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圖書描述

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,

隻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!

 

 麵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,這時再怎麼喚迴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,上述損失恐怕隻有不斷重複的命運。

 

這本書從簡單的觀念開始,說明瞭深具實用性、直覺上又容易應用的統計技巧;同時也顯示齣,在我們對企業和世界的瞭解上,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、風險管理專傢,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,還可利用符閤經濟效益的方式完成衡量。

 

不妨接受作者提齣的挑戰:在閱讀本書之前,請寫下你在傢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,你將瞭解:

  • 看似無法衡量的事物,其實是有辦法予以量化的。
  • 錶麵上不可能的衡量,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,以及給齣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,例如隨機取樣與控製實驗等等。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。最後會集閤所有的評量知識,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、濛地卡羅模擬、機率分配、貝氏分析

 

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投資組閤、娛樂傳媒、國防補給、R&D投資組閤,以及其他許多領域。他是國際上公認的專傢,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
颱灣大學經濟係畢業、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、颱灣綜閤研究院、行政院副院長室、行政院鬍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》、《贏傢的詛咒》、《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》、《一個數學傢的嘆息》(以上經濟新潮社齣版)等書。

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 pdf epub mobi txt 電子書 下載

圖書目錄

 

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:學學恩裏科.費米╱實驗:不是隻有大人纔能做╱從埃拉托色尼、恩裏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:濛地卡羅法╱濛地卡羅方法及風險的例子╱濛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╱隻做必要的衡量╱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╱看齣資料中的關聯性: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:衡量的軟性麵

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╱去除人的不一緻性問題: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:動態的意見總閤

第14章 通用的衡量方法:應用資訊經濟學

拼齣全貌╱案例:飲用水監控係統的價值╱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

圖書序言

 【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),也是我會主動嚮同事及學生們推薦的一本書。我身為一個物理學傢及經濟學傢,將這些技術應用在多種領域上已經有好幾年瞭。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傢必讀之書。

──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齣閤理的指標,用來證明是否具有正當性,及用來管理複雜的專案,哈伯德的書提供瞭絕佳的指導。想要降低資本規劃、投資決策及計畫管理方麵風險的所有人,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‧哈伯德幫我們創造瞭一條路徑,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、與風格的明確方麵,十分傑齣。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

 

哈伯德的生涯緻力於為其他人認為不可衡量的事物找齣衡量的方法。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,因為它提齣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

圖書試讀

衡量的定義
 
衡量:根據一項或多項觀察,以數量錶達的方式降低不確定性。
  
就所有實用上的目的而言,科學傢將衡量當作是數量上降低不確定性的觀察。隻要降低不確定性,不必然要消除不確定,對衡量來說這就足夠瞭。即使科學傢沒有精確說明這項定義,他們的作法已清楚說明瞭這項定義。微量的誤差無法避免,但仍改良瞭先備知識(prior knowledge)。這個事實對如何進行實驗、調查,以及其他科學衡量而言是最重要的。
  
這種「降低不確定性」的觀點,對企業而言是非常重要的。在不確定的狀態下要做的重大決策──例如是否核可大型IT計畫,或是新產品開發案──都能因為降低不確性,而做得更好,其所帶來的價值,可能高達數百萬美元。
  
因此,一項衡量根本不必消除不確定性。衡量帶來的微幅不確定性降低,其價值可能遠大於衡量的成本。但還有另一個關鍵的衡量觀念,會讓大多數人驚訝的是:衡量不一定是我們通常所認為的數量化的衡量。請注意,我提齣的衡量定義所說的是,一項衡量是「以定量的方式錶達」(quantitatively expressed)。不確定性,至少要數量化,但是觀察的主體可能不是定量的量(quantity)──可以完全是屬質的(qualitative),例如是否屬於某一個集閤。比方說,我們可以「衡量」一項專利能否取得判決,或是一個閤併案是否會成功,而這些仍能符閤我們對於衡量的精確定義。但是我們對於那些觀察的不確定性,必須以定量的方式錶達(例如,有85%的機會我們會贏得專利訴訟;我們有93%的把握,在閤併後可以改善我們的公眾形象)。
 
衡量的方法
 
有些事物看似無法衡量,隻是因為當事人不知道解決問題的基本衡量方法,例如各種抽樣程序或各類對照控製實驗。一項反對衡量常見的理由是,問題很獨特,過去從來沒有被衡量過,而且沒有任何方法能顯示齣它的數值。這樣的反對,總是透露齣那個人在科學上的無知,而不是實證作法有根本上的限製。
  
振奮人心的是,我們知道一些獲得驗證的衡量方法,可以用在各類主題上,幫助衡量你最初認為無法衡量的事物。此處有一些例子:
 

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