数据化决策 精装典藏版 道格拉斯 W 哈伯德 著 管理

书名: 数据化决策 精装典藏版

定价: 69.8

作者: 道格拉斯· W. 哈伯德

出版社: 广东人民出版社

出版日期: 2017-12

用纸: 轻型纸

装帧: 平装

开本: 16

ISBN: 9787218122106

适读人群 ：企业决策者、管理者

管理大师德鲁克与戴明的智慧共识：无量化、无管理；先量化，后决策。

应用信息经济学之父精心力作

数据无孔不入，大数据时代，谁掌握了数据，谁就能把握成功。“一切皆可量化”，道格拉斯这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在。

无论你的问题看起来多么不可量化，如健康、幸福感、顾客满意度、IT安全、投资风险、品牌价值、组织灵活性等，在《数据化决策》中都可以找到量化的办法。本书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，让你仅仅基于已知数据就能准确决策；展示了丰富而精彩的量化案例，让身边的数据唾手可得。

《数据化决策》兼具实用性、可读性与趣味性，甚至让反感数据的人也能发现它的亲切。

自 序 一切皆可量化 / 1第一部分 量遍天下　没有什么不可量化 / 1

第1 章 无形之物有法可测 / 2

幸福婚姻的价值和人生的价值都可量化？ / 4

管理顾问、绩效测评专家无法解决，但本书可搞定 / 5

第2 章 不同时代、不同领域的量化大师 / 7

坐在图书馆估算出地球周长？ / 8

物理学家如何估算芝加哥的钢琴调音师有多少？ / 9

只花费10 美元，9 岁女孩就揭穿医学谎言 / 13

质量和创新究竟能为企业带来多大的收益？ / 17

从量化大师身上能学到什么？ / 18

第3 章 他们为什么说无形之物不可量化？ / 20

对传统量化定义的挑战 / 21

澄清链：量化方法就隐藏在量化目标中 / 25

5 人法则：只需很小的样本就可以减少不确定性 / 28

4 个假设让量化看上去很简单 / 31

量化真的需要不菲的代价吗？ / 34

可以相信统计数字吗？ / 36

99 岁患病老人不如5 岁儿童的命值钱？ / 38

量化的5 大步骤 / 40

第二部分 量化什么　不确定性、风险、利息价值 / 43

第4 章 厘清待量化事物与决策的关系 / 44

清晰定义“不确定性”和“风险” / 46

为政府部门IT 安全项目进行的量化工作 / 49

第5 章 校准训练：修正你的判断 / 54

校准练习：让“估计”变得更准确 / 56

你的估值范围= 你的认知程度 / 63

90% 的信心意味着90% 的概率吗？ / 67

经过校准训练的人往往预测得更准确 / 69

第6 章 蒙特卡洛模型：评估风险大小 / 75

分清“感觉很好”与“真的很好” / 76

蒙特卡洛模型：范围也能进行加减乘除？ / 77

寻找盈亏平衡点 / 78

不必一开始就建立蒙特卡洛模型 / 88

风险悖论：越重大的决策，越缺少风险分析 / 90

第7 章 一条减少不确定性的信息价值多少？ / 94

预期机会损失：出错的机会和成本 / 95

消除所有不确定性的价值有多大？ / 98

不确定性越高，你需要的信息越少 / 101

量化倒置：最重要的常常被忽视 / 105

分清有价值和无价值的量化 / 108

第三部分 量化方法　如何减少不确定性 / 111第8 章 选择和设计量化方法 / 112

广义的测量仪器= 测量方法 / 114

将不可量化之物分解为可量化之物 / 117

通过互联网获取方法 / 120

寻找、观测、跟踪相关线索 / 122

无需海量，只要适量 / 124

准确度≠精确度 / 125

确定测量仪器 / 129

第9 章 随机抽样：窥一斑而知全豹 / 132

凭直觉估计数值范围 / 133

t 统计量法：只需一个小样本 / 135

统计显著性：结果是真还是假？ / 138

如何处理异常值？ / 141

不用计算，就可估计出平均值 / 143

两次独立抽样：抓与重抓就能算出湖里有多少鱼 / 146

寻找阈值：在哪个点上作决定？ / 154

对照组实验：当事件还未发生时 / 158

变量的相关程度：风马牛之间有多大关系？ / 161

什么时候才使用假设检验？ / 166

第10 章 贝叶斯方法：利用已知估算未知 / 168

贝叶斯定理：若A 发生，则B 发生的可能性多大？ / 169

使用你天生的贝叶斯本能：用新信息更新旧信息 / 173

异构标杆法：类比评估 / 179

贝叶斯反演法：如果X 为真，如何看到这一点？ / 182

区间范围的贝叶斯反演法：每种结果出现的概率是多少？ / 185

贝叶斯法教会我们什么？ / 188

第四部分 量化抽象事物　偏好、态度和判断 / 191第11 章 量化人们的偏好和态度 / 192

观测人们的意见、价值观和幸福感 / 193

支付意愿法：通过讨价还价估算生命价值 / 197

投资边界曲线：量化风险承受能力 / 201

效用曲线：选鱼还是选熊掌？ / 204

绩效量化：一切都可归结为利润 / 208

第12 章 人的判断和测量仪器哪个更准？ / 211

人类的心理如何影响决策？ / 212

令人惊讶的简单线性模型 / 219

不变比较原则：将任何估值都标准化 / 221

透镜模型：消除评估过程中的不一致 / 225

两种不适用的量化方法 / 230

各种评估方法的价值比较 / 238

第13 章 新型测量方法和仪器 / 240

GPS ：革命性的量化工具 / 240

用屏幕抓取软件和混搭法挖掘网络信息 / 243

通过电子邮件量化顾客满意度？ / 244

预测市场：苹果公司何时倒闭？ / 246

第14 章 通用的量化方法：应用信息经济学 / 254

量化的通用框架和一般步骤 / 255

饮水监控系统为公众健康带来多少利益？ / 259

海军陆战队的燃油需求有多大？ / 264

一些虽未讨论但可能出现的量化难题 / 270

致 谢 / 279附 录 / 281

道格拉斯· W. 哈伯德（Douglas W·Hubbard）

大数据时代的“价值捕手”

道格拉斯· W. 哈伯德是应用信息经济学创始人、国际公认的知名测量师、决策分析师和风险管理专家。

他的应用信息经济学采用的是一种量化方法论，已被全球多家《财富》500 强企业所应用，并被广泛应用于IT 安全、娱乐传媒、军事物流、研发整合等众多领域。这些领域的决策和管理往往依赖于一些看起来很难量化或不可量化的因素。