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书名：数据化决策大数据时代,《财富》500强都在使用的量化决策法
作者：道格拉斯•W•哈伯德
译者：邓洪涛
ISBN：9787510067327
出版社：世界图书出版公司
出版时间：2013-9-1
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：315
豆瓣评分： 8.1
书籍简介：
你还在依赖直觉和经验艰难地作出决策吗？这本书让你定量决策： 可口可乐动用2 000名调研员，对19万人进行口味测试后，如何作出最终决策？ 如何衡量并未开口抱怨的顾客对服务或产品质量的不满意度？ 如何通过数学公式找到最适合你的另一半？ 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，在本书中都可以找到量化的办法。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。 本书兼具实用性、可读性与趣味性，甚至让反感数据的人也能发现它的亲切。
作者简介：
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方法是一种量化的方法论，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。而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者不可能量化的因素。
道格拉斯还是位广受欢迎的演说家。曾为《信息周刊》《首席信息官企业》《分析学》和《今日OR/MS》等杂志撰写文章。他还是《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）一书的作者。
书友短评：
@ lituan 信息就是不确定性的降低 @ 云水之遥 挺好的，前边的一些东西很有启发性。后边的没有细看。那些想要面试产品经理的同学可以看看这本书，因为现在产品笔试面试经常会考估算，比如北京有多少出租车，多少加油站之类的，其实都可以用书中说的费米分解法来作为解题思路，再了解一些信息，就可以做出带有概率的估计值了。 @ 光年‖影视歌三栖民工 说的是决策，其实是量化方法。建议有统计学基础以后再看。这本书的作用：快速得出评估效果，拿着数据去跟开发和其他部门PK业务价值 @ 平凡的老鱼 这本书句翻译的有奇怪，原文名字更好理解。书总体写得不错，最喜欢里面的核心概念： 量化就是减少不确定性，任何量化如果不能够带来行动或者决策，这样的量化是没有意义的。整本介绍的应用信息经济学这套体系也不错，具有一定的可操作性。 @ 人一個 整体的框架很好，思路也清晰，但在内容的取舍上有点奇怪。偏宏观的理论概念花了很大篇幅，万物皆可量化的观点翻来覆去地说，不断强调一些“正确的废话”，但到了具体的方法论/工具部分，对蒙特卡洛模型、贝叶斯定理等的解释却蜻蜓点水，对读者的统计学基础有一定要求。 @ 佳吉 读完很失望，就像我在笔记里写到:读之前需要明确自己已知什么，自己想要通过这本书为什么问题找到答案？我大概是想看一本比《精益数据分析》更有深度的书，一本探讨如何定义量化指标的书。然而这本书很多都让人觉得读了和没读一样，而且花了很多篇幅告诉读者“量化很重要”“没有无法量化的”，第8章选择和设计量化方法告诉读者有些事情最好先百度，前人可能已经有了更好的方法，或者不要想精准，抽样也可以解决问题。。。这… @ 人一個 整体的框架很好，思路也清晰，但在内容的取舍上有点奇怪。偏宏观的理论概念花了很大篇幅，万物皆可量化的观点翻来覆去地说，不断强调一些“正确的废话”，但到了具体的方法论/工具部分，对蒙特卡洛模型、贝叶斯定理等的解释却蜻蜓点水，对读者的统计学基础有一定要求。 @ gaosi 全书传递了万事皆可量化的理念，具体的套路与咨询公司的咨询方法论本质没有太大差异，只是具体的方法上用了一些概率论知识。针对数据专业能力不强的职业算是还可以的入门书，但尽信书不如无书，不要走极端 @ Alessa 建议增加“科普”标签，有效信息挺少的。 @ Apple 太多统计学的描述，现阶段的我看不下去
权威推荐序 大数据时代的量化决策方法
自序 一切皆可量化
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
第2章 不同时代，不同领域的量化大师
坐在图书馆里就能估算出地球周长？
物理学家何如估算出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
质量和创新究竟能为企业带来多大的收益？
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5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
清晰定义“不确定性”和“风险”
为退伍军人事务部IT 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 一条减少不确定性的信息价值多少？
预期机会损失：出错的机会和成本
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