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 (電子書)

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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

 

揭示未知,洞察本质:构建你的量化决策体系 内容简介 在这个信息爆炸、决策碎片化的时代,我们每天都在与海量数据、复杂情境和不确定性打交道。无论是商业战略的制定、科学研究的深入,还是个人生活中的选择,高效、精准的决策能力已成为核心竞争力。然而,许多人仍然受限于模糊的直觉、片面的经验,甚至被误导性的信息所困扰。我们深知“你无法管理你无法衡量的事物”,但如何才能真正有效地“衡量万事万物”? 本书旨在提供一个系统、全面且极其实用的框架,帮助读者从根本上理解量化思维的力量,并将其转化为日常决策和分析的有效工具。它不是一本晦涩的数学教科书,而是一本面向实践者的、关于如何将复杂世界分解、抽象、建模并最终量化理解的行动指南。 全书结构清晰,循序渐进,涵盖了从基础概念到高级应用的完整路径。 第一部分:量化思维的基石——认知重塑 本部分着重于转变读者的基本认知模式。我们首先探讨了人类决策中的固有偏见(如确认偏误、锚定效应等),并展示了为什么依赖直觉往往会导致系统性的错误。接着,本书引入了“可测量性”作为决策有效性的核心标准。 什么是真正的“量化”? 探讨了量化不仅仅是计算数字,更是一种对世界复杂性的抽象能力,以及如何将定性问题转化为可操作的指标体系。 指标的艺术与陷阱: 详细分析了构建有效指标(Metrics)的关键原则,包括信噪比、代表性与可操作性。特别强调了“好指标”与“虚荣指标”的区别,避免“目标错位”的风险。 定义边界与范围: 在处理复杂系统时,如何科学地划定分析的边界?本章提供了界定问题域、明确输入输出变量集的实用方法论,确保分析的焦点集中且有效。 第二部分:构建量化模型的实践工具箱 量化决策的效率取决于所使用的工具和模型。本部分深入剖析了一系列跨越学科边界的经典与现代分析工具,并着重于它们在实际场景中的应用和局限性。 概率与不确定性管理: 重点讲解了贝叶斯推理的基本逻辑,如何利用先验知识不断更新对事件发生可能性的评估。这对于处理信息不完备的商业预测和风险评估至关重要。 回归与相关性辨析: 剖析了相关性与因果性的本质区别。书中提供了大量案例,教导读者如何设计实验(如A/B测试)或使用控制变量法来更接近地推导出真正的因果关系,而非仅仅观察到的共现现象。 时间序列分析的精髓: 针对趋势、季节性和周期性等时间依赖性数据,本书介绍了如何识别和分离这些成分,从而更准确地进行未来预测和干扰因素的排除。 系统动力学初探: 对于涉及反馈回路、延迟效应和非线性增长的复杂系统(如组织结构、市场扩散),本书引入了系统动力学的基本建模概念,帮助读者理解“杠杆点”在哪里,以及微小干预可能带来的巨大后果。 第三部分:数据转化为洞察——分析流程的优化 拥有工具和思维还不够,还需要一套严谨的流程将数据转化为可执行的洞察。本部分聚焦于分析工作的全周期管理。 数据清洗与准备的隐性成本: 强调了数据质量对分析结果的决定性影响。介绍了识别异常值、处理缺失数据和数据标准化的高级技术,确保输入数据的可靠性。 可视化叙事的力量: 图表是沟通量化结果的桥梁。本章教授如何根据分析目标选择最恰当的可视化形式,以及如何通过清晰、无误导性的图表设计,有效地向非技术受众传达复杂发现。 灵敏度分析与稳健性检验: 任何模型都有其假设基础。本书强调了在得出结论前,必须进行“压力测试”。通过系统地改变关键假设和输入参数,检验结论的稳健程度,这是区分“偶然发现”与“可靠洞察”的关键步骤。 从分析到行动的闭环: 成功的量化决策不仅在于“知道”,更在于“做到”。本部分指导读者如何将分析结果转化为明确的、可追踪的行动计划(KPIs),并建立反馈机制,确保决策效果能够被持续监测和迭代优化。 谁应该阅读本书? 本书专为那些不满足于表面现象、渴望在不确定性中寻找确定性的专业人士设计: 中高层管理者: 期望建立数据驱动的企业文化,优化资源分配,并能质疑下属报告中的“数字陷阱”。 产品经理与运营专家: 需要设计和衡量用户行为模型,并优化复杂的业务流程。 研究人员与分析师: 寻求系统化方法来提升研究的严谨性,并确保其分析结论具备实际指导意义。 所有对决策质量有高要求的人: 任何希望通过更科学、更少情绪化的方式来规划未来、解决难题的个人。 通过阅读本书,你将不再是被数据淹没的旁观者,而是能够驾驭数据的决策者。你将学会像科学家一样提问、像工程师一样构建模型、像战略家一样执行,最终,掌握衡量万事万物、做出更优决策的有效方法。

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
  • EISBN:9786269615360
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 適讀年齡:20歲~80歲
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:14.8MB

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

這本書光看書名就讓人覺得很有份量,你知道嗎?那種「萬事萬物」都能拿來衡量的氣勢,簡直是給了我們這些在職場上天天被數字追著跑的人一劑強心針。我最近工作上真的遇到瓶頸,特別是專案進度跟資源分配那塊,感覺自己像是瞎子摸象,每次做決策都像在賭博。身邊的同事們也常常為了一些指標的定義吵得不可開交,你說這個A指標重要,他說B指標才是關鍵,搞得大家團團轉。這本書如果能提供一個清晰的框架,讓我能把那些虛無縹緲的「感覺良好」轉換成可以量化的數據,那真的就是救星了。我特別期待它能深入探討如何建立一套適用於不同領域的通用測量標準,畢竟我們公司從行銷到研發,用的KPI五花八門,但很少有能真正反映核心價值的。如果能學到如何設計一套既全面又不至於過度複雜的量化體系,那真是太有價值了,希望能從中找到告別「拍腦袋決策」的解方。

评分

我對這本所謂的「經典紀念版」抱持著一種審慎的樂觀態度。經典之所以成為經典,必然是因為它經受住了時間的考驗,而且其核心邏輯在任何時代背景下都具有指導意義。我猜測,這本書的核心概念可能非常紮實,不像現在市面上很多快餐式的管理書籍,追逐著最新的熱詞。我希望它能提供的是一種「內功心法」,而不是一套用過一次就失效的招式。在我的工作場域中,我們面臨的問題往往不是缺乏數據,而是缺乏判斷數據「真偽」和「重要性」的能力。例如,某個市場調查數據顯示我們的產品在某個年齡層表現強勁,但直覺卻告訴我不對勁。這時候,就需要一個強而有力的分析框架來驗證直覺,而不是盲目相信數字。我期待這本書能提供這種穩健的分析工具箱,讓我們在面對瞬息萬變的市場時,能有信心說:「我們已經用最好的方法衡量過了。」

评分

說真的,現在這個時代,不做數據分析簡直跟不上時代的脈搏,但問題是,大家都在談數據,真正能把數據轉化為洞察的又有幾個?我身邊很多老闆都是數據的狂熱分子,報表做了一疊又一疊,但最後呢?還是憑直覺走。這本書如果能真的切入「有效方法」這個核心,而不是泛泛而談理論,我會非常期待。我希望它能教我如何從海量的資訊中篩選出真正有意義的變數,然後用科學的方式去驗證這些變數之間的因果關係。例如,我們部門最近在推一個用戶體驗優化計畫,投入了不少人力物力,但成效卻不如預期,現在大家都在猜測是哪一步出了問題。如果這本書有提供一套系統性的工具,讓我能回溯並精確定位問題所在,哪怕是比較進階的統計模型應用也好,我都願意花時間鑽研。畢竟,在這個資訊爆炸的時代,能把混亂變成秩序的能力,才是最值錢的。

评分

身為一個對決策品質有潔癖的人,我對「量化」這兩個字有著近乎偏執的追求。我常常在想,那些歷史上偉大的決策者,他們是如何在資訊不完全的狀況下做出正確判斷的?難道真的只是靠運氣嗎?我總覺得背後一定有某種思維模式是可以學習、可以複製的。這本《如何衡量萬事萬物》如果能觸及到決策背後的哲學思維,那就更棒了。我不是只想要一個計算公式,我更想知道的是,我們在定義「什麼東西值得被衡量」這個初始階段,應該抱持什麼樣的態度?有沒有可能,我們衡量的方向就錯了?很多時候,我們忙著優化那些容易衡量的東西,卻忽略了真正影響長期發展的軟性價值,像是團隊士氣、企業文化這些難以量化的資產。如果這本書能幫我跳脫既有的框架,教我如何優雅地捕捉那些「看不見的資產」,那絕對是物超所值。

评分

最近在跟一個學長聊他創業的心得,他提到初期最痛苦的就是不知道自己做的事情到底有沒有在進步,每天都很忙,但晚上回想起來,卻說不出個所以然。這本書的副標題提到了「做好量化決策」,這點對初創企業尤其重要,因為資源太有限了,任何一點資源的浪費都可能是致命傷。我希望它能從一個非常實務的角度切入,或許可以分享一些國際大公司或成功新創如何建立他們的衡量體系的案例。我特別想看的是,如何設定那些「早期預警指標」(Leading Indicators),而不是等到營收下滑了才發現問題的「落後指標」(Lagging Indicators)。如果能學到如何設計一套能主動預測風險與機會的量化系統,那不僅是對我個人有幫助,對於我所處的團隊和組織來說,都將是一次結構性的升級。畢竟,在不確定的年代,能主動掌握變化的能力,才是真正的競爭優勢所在。

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