数据化决策:大数据时代,《财富》500强都在使用的量化决策法

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作者: [美] ,
2014-05
版次: 2
ISBN: 9787510067327
定价: 58.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 315页
字数: 277千字
正文语种: 简体中文
分类: 管理
  •   完美决策=直觉+经验+数据你还在依赖直觉和经验艰难地作出决策吗?《数据化决策:大数据时代,500强都在使用的量化决策法》让你定量决策:可口可乐动用2000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。作者道格拉斯·W.哈伯德在《数据化决策:大数据商业实践版》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。 道格拉斯?W.哈伯德(DouglasW.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。道格拉斯用该方法:

    ?每年为美国海军陆战队节约至少5000万美元的燃油费

    ?帮助退伍军人事务部总投资1.3亿美元的IT安全项目作出正确决策

    ?为美国环境保护署安全饮水信息系统减少350万美元的损失

    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》(TheFailureofRiskManagement)一书的作者。 致中国读者信
    权威推荐
    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1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2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
    消除所有不确定性的价值有多大?
    不确定性越高,你需要的信息越少
    量化倒置:最重要的常常被忽视
    分清有价值和无价值的量化

    第3部分 量化方法:如何减少不确定性
    第8章选择和设计量化方法
    广义的测量仪器=测量方法
    将不可量化之物分解为可量化之物
    通过互联网获取方法
    寻找、观测、跟踪相关线索
    数据不在多,够用就好
    准确度≠精确度
    确定测量仪器
    第9章随机抽样:窥一斑而知全豹
    凭直觉估计数值范围
    t统计量法:只需一点小样本
    统计显著性:结果是真还是假?
    如何处理异常值?
    不用计算,就可估计出平均值
    两次独立抽样:抓与重抓就能算出湖里有多少鱼?
    寻找阈值:在哪个点上作决定?
    对照组实验:当事件还未发生时
    变量的相关程度:风马牛之间有多大关系?
    什么时候才使用假设检验?
    第10章贝叶斯方法:利用已知估算未知
    贝叶斯定理:若A发生,则B发生的可能性多大?
    使用你天生的贝叶斯:用新信息更新旧信息
    异构标杆法:借助“类比法”来评估
    贝叶斯反演法:如果X为真,如何看到这一点?
    区间范围的贝叶斯反演法:每种结果出现的概率是多少?
    贝叶斯法教会我们什么?

    第4部分量化抽象事物:偏好、态度和判断
    第11章量化人们的偏好和态度
    观测人们的意见、价值观和幸福感
    支付意愿法:通过讨价还价估算生命价值
    投资边界曲线:量化风险承受能力
    效用曲线:选鱼还是选熊掌?
    绩效量化:一切都可归结为利润
    第12章人的判断和测量仪器哪个更准?
    人类的心理如何影响决策?
    令人惊讶的简单线性模型
    不变比较原则:将任何估值都标准化
    透镜模型:消除评估过程中的不一致
    两种不适用的量化方法
    各种评估方法价值比较
    第13章新型测量方法和仪器
    全球定位系统(GPS):革命性的量化工具
    用屏幕抓取软件和混搭法挖掘网络信息
    通过电子邮件就可以量化顾客的满意度
    预测市场:苹果公司何时倒闭?
    第14章通用的量化方法:应用信息经济学
    量化的通用框架和一般步骤
    饮水监控系统为公众健康带来多少利益?
    海军陆战队的燃油需求有多大?
    一些虽未讨论但可能出现的量化难题
    致谢

    附录
    附录1第5章校准测试题答案
    附录2附加的校准测试题及答案
  • 内容简介:
      完美决策=直觉+经验+数据你还在依赖直觉和经验艰难地作出决策吗?《数据化决策:大数据时代,500强都在使用的量化决策法》让你定量决策:可口可乐动用2000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。作者道格拉斯·W.哈伯德在《数据化决策:大数据商业实践版》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(DouglasW.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。道格拉斯用该方法:

    ?每年为美国海军陆战队节约至少5000万美元的燃油费

    ?帮助退伍军人事务部总投资1.3亿美元的IT安全项目作出正确决策

    ?为美国环境保护署安全饮水信息系统减少350万美元的损失

    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》(TheFailureofRiskManagement)一书的作者。
  • 目录:
    致中国读者信
    权威推荐
    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1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2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
    消除所有不确定性的价值有多大?
    不确定性越高,你需要的信息越少
    量化倒置:最重要的常常被忽视
    分清有价值和无价值的量化

    第3部分 量化方法:如何减少不确定性
    第8章选择和设计量化方法
    广义的测量仪器=测量方法
    将不可量化之物分解为可量化之物
    通过互联网获取方法
    寻找、观测、跟踪相关线索
    数据不在多,够用就好
    准确度≠精确度
    确定测量仪器
    第9章随机抽样:窥一斑而知全豹
    凭直觉估计数值范围
    t统计量法:只需一点小样本
    统计显著性:结果是真还是假?
    如何处理异常值?
    不用计算,就可估计出平均值
    两次独立抽样:抓与重抓就能算出湖里有多少鱼?
    寻找阈值:在哪个点上作决定?
    对照组实验:当事件还未发生时
    变量的相关程度:风马牛之间有多大关系?
    什么时候才使用假设检验?
    第10章贝叶斯方法:利用已知估算未知
    贝叶斯定理:若A发生,则B发生的可能性多大?
    使用你天生的贝叶斯:用新信息更新旧信息
    异构标杆法:借助“类比法”来评估
    贝叶斯反演法:如果X为真,如何看到这一点?
    区间范围的贝叶斯反演法:每种结果出现的概率是多少?
    贝叶斯法教会我们什么?

    第4部分量化抽象事物:偏好、态度和判断
    第11章量化人们的偏好和态度
    观测人们的意见、价值观和幸福感
    支付意愿法:通过讨价还价估算生命价值
    投资边界曲线:量化风险承受能力
    效用曲线:选鱼还是选熊掌?
    绩效量化:一切都可归结为利润
    第12章人的判断和测量仪器哪个更准?
    人类的心理如何影响决策?
    令人惊讶的简单线性模型
    不变比较原则:将任何估值都标准化
    透镜模型:消除评估过程中的不一致
    两种不适用的量化方法
    各种评估方法价值比较
    第13章新型测量方法和仪器
    全球定位系统(GPS):革命性的量化工具
    用屏幕抓取软件和混搭法挖掘网络信息
    通过电子邮件就可以量化顾客的满意度
    预测市场:苹果公司何时倒闭?
    第14章通用的量化方法:应用信息经济学
    量化的通用框架和一般步骤
    饮水监控系统为公众健康带来多少利益?
    海军陆战队的燃油需求有多大?
    一些虽未讨论但可能出现的量化难题
    致谢

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    附录1第5章校准测试题答案
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