数据化决策
出版社:世界图书出版公司
出版日期:2013-9-1
ISBN:9787510067327
作者:道格拉斯•W•哈伯德
页数:315页
内容概要
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。
书籍目录
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
作者简介
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。
发布书评
精彩书评 (总计14条)
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作为美国数据分析大师道格拉斯•W. 哈伯德（Douglas W. Hubbard）的代表作，《数据化决策》在当今“大数据”的时代出版绝对是应时应景的。它在出版之后立刻受到了追捧，被无数的读者所喜爱，在世界各地多种语言多次出版，很快成为一本标志性、里程碑式的著作。这是件很有趣的事。毕竟当“数据化”这样的词一旦抛出，普通读者总会难免有望而却步之感，数据化？与我有关吗？其实，任何科技革新，最终一定是要回归到生活之中的。作为普通的读者，《数据化决策》同样是一本值得一读的作品，毕竟数据量化分析决策是每个人都会面对的事情，只不过普通人面临的决策机会略少一点。但当你要对自己的人生“决策”，进行合理的规划或者是投资等方面的安排时，则是需要科学的指导意见了。本书的核心，在于阐释了无测量、无管理的理念。作者道格拉斯•W. 哈伯德认为，所有的事物——无论是有形的还是无形的，都是可以量化的。只要找到合适的方法，任何事物都可以被量化管理。而数据的决策的基础是数据的量化，即通过深入思考，将现象利用数字化的方法进行表述，使得内容简洁直观。而之于读者，本书的意义在于可以教会你如何处理好量化的内容，理清量化和决策的关系，处理好不确定性、风险的关系。通过阅读本书后的思考和实践，读者可以使自己的估计更准确，从而修正自己的判断，准确地评估各种风险的大小，避免可能出现的风险。本书还给出了十分实用的训练风险评估能力的方法。通过训练，读者能掌控规律，减少各种事件出现的不确定性，学会用选择和设计合适的量化方法，合理地抽样，使样本数据更合理真实反应事物的本质。与此同时，“估读”或者“估算”数据也是本书阐释的一大重点，读者在掌握了这一科学处理数据的方法后，可以使问题更简单化。除了对于生活，本书更重要的意义，是在于给有志于创造更多财富的人一个更广阔的世界。商业经营的要诀，在于对于顾客，要尽可能地“投其所好”，而通过科学地判读和使用数据，无疑可以使顾客群体的偏好和取向“表露无遗”。而以科学的方式实现这一切，显然是事半功倍的。在社会高速发展的今天，“数据”的力量已经举足轻重了。因而这部《数据化决策》无疑会让更多的人获益。 -
这问学问在我看来是一个神奇的学问，就好像另外一门庞大的学科：心理史学一样。很喜欢这本书里面提到一些概念： 任何事情都是可以量化的；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。整本书围绕着应用信息经济学的方法论展开的，总体结构比较清晰，其五步法为： １定义需要决策的问题和相关不确定因素2 将不确定性因素量化到数值区间上3 计算附加信息的价值4 将有有关量化方法用于高价值信息的量化中，如随机抽样，控制实验，主观模型等。５做出决策和行动印象比较深的有几点： １ ９０％置信区间的校准２ 把过程不断的细分3 抽样＼统计＼贝叶斯方法4 减少主观误差的模型：透镜、Rasch -
问：幸福婚姻的价值是多少？恐怕很多人第一反应是这个价值不可估计，当有人经过分析后，告诉你，幸福婚姻的价值是相当于一年多赚10万美元，是不是立即觉得用心经营的幸福婚姻也是一笔有形的财富。问：不借助于任何现代工具和设备，坐在图书馆里，能测出地球周长吗？这件看来不可能完成的工作，古希腊人早就完成了。他们通过不同城市的正午阴影的不同长度测量出了地球的周长。在看《数据化决策》之前，我一直因循守旧地认为，有些事物非常容易量化，存在摸得着看得见的数据，让量化变得简单，而有些事物根本不可能量化，如上面提到的长久的幸福婚姻的价值，这种个人化的感受很难估量价值。是什么方法能让这些变得可以量化呢。道格拉斯• W. 哈伯德在这本书中列举了简单易行的方法，对量化工作进行了阐述，其中有些篇章涉及了概率、正态分布等高等数学问题，但是对专业研究数据分析的专业人士来说，这根本不算什么。如果将书中介绍的方法应用到工作中，将对工作的开展和决策起到关键作用。现在许多企业做决策时，缺少数据化分析这一重要环节，往往凭感觉或简单数值分析，得到的结果或结论不能起到指导决策的作用。书中举例，可口可乐在进行新口味产品调查时，动用了大量的人力和物力，得到的结论是人们喜欢新口味的可乐，但是投入市场后，竟然遭遇滑铁卢，可口可乐不得不紧急调整策略。一个得不到市场支持的调查决策只能空费人力和物力。在日常生活中，经常会遇到顾客满意度、人生的价值等难以量化的问题，或者不知用什么方法量化或估值，能得到想要的结果。一直以为这些问题像是个无解方程式一样，永远不可能知道答案。道格拉斯却说，任何事物都是可以量化的。在蛛丝马迹中，在深入探讨中，都能找到量化的途径。作者也说，为了量化某个事物，要彻底清楚量化的事物是什么，以及为什么要量化它。当弄清楚这些问题时，量化的内容和目标就清晰了。就如作者所说，任何事情都可以量化，甚至阅读一本书的难度。《数据化决策》这本书的难度是1240，最高难度一般在1700，我们阅读的一般性作品大多在600左右。所以，阅读这本书要花费更多的力气和投入更多的精力，但是收获和实际意义将远远大于阅读困难带来的困扰。
精彩短评 (总计49条)
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大数据 -
量化分析是现代科学的基础，在企业的推广却非常缓慢，至今大部分的管理层都没有这种应用概念。这本书干货满满，算是授人以渔了。缺点嘛，有点儿推销味，有点儿细节缺失——信息价值评估讲得更清晰些就好了。 -
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 -
好书都是有共鸣的，烂书的不好就多了去了。这本书的不好主要有：
1 不够通俗；
2 只是告诉你怎么样用，至于原理就不说，让人囫囵吞枣；
3 很简单的事情，总是用一堆废话解释，比较难理解的东西，说一下就过去了。 -
一本比较专业的书，虽然我没有看完（后面实在是太难了），但是一切都可以量化的道理让我有一种脑洞大开的感觉。 -
用数学的量化的眼光精确的审视周围。
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1 -
那個校準練習實在是太顛覆了 -
如何量化一切 how to measure anything 才是本书真正书名 -
150524 -
没啥干货，扫一下就好 -
无量化，不管理。勾起了好多学习概率论和经济学的知识点。值得再读一遍。 -
学习 -
拙劣的统计学教材 -
现在已经经常运用预估这个技能啦，还是挺容易理解书中思路的，很实用 -
量化分析实用入门普及读本。 -
塔勒布乱入中 -
数据化运营在企业中推行中必须要考虑的问题：如何测量 -
专业书 -
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。 -
PDF -
转盘模拟和反向锚定 -
一般吧，没看到特别的观点 -
看里面有贝叶斯概率才买的。但书的行文实在太难看了，不知是东西文化差异，还是翻译太烂，努力了好久，实在看不下去。 -
整个框架很好。前面的章节很好，后面的章节把重点有点偏在讲自己的量化手法上，后面的一些方法没法实际操作，太笼统了 -
介绍贝叶斯、蒙特卡洛模型等量化方法 -
书名改为《如何量化测度》更准确些 -
对于出现线外的数据的观点的态度，不敢苟同；对于数据测量成本的描述没有 -
量化是为了降低风险而不是去掉风险。其实工作中我们一直在做量化的事情，只是不够系统。 -
量化就是减少不确定性；可作为统计学应用学习材料。 -
总算觉得大学学的数学是实用的了…… -
How to measure anything的前提是放在了一个context里的 -
在图书馆找大数据的书找到这本挂羊头卖狗肉的，不过“狗肉”很专业很给力，决定自己买一本细细品读。这本书内容正如其英文标题how to measure everything，告诉你如何量化万事万物，只需要一些简单的统计学知识和方法，就可以对事物的范围大大地精确化，在大数据时代，这也是让数据真正发挥作用的必须手段。 -
信息就是不确定性的降低 -
一本讲量化的书，非要起个势利的中文书名和副标题，减一星。 -
总体还不错，个人收获不多 -
不喜欢这本。这翻译和校对简直是场空难，简单的术语和观点的理解被人为增加了难度。除此之外，只有量化一切商业价值这个观点比较有价值了。蒙特卡洛和贝叶斯，还有回归，自己去看统计学吧。 -
作者坚定了我一切用数据说话的信念，并且激发了我重拾统计学的想法！！！可惜还没行动。。。。。。 -
一本启发式的书，今后可能有机会再读一次。 -
COM概念对象方法。故事情节如下，为何量化，量化何物，如何量化，量化的二三事，终。 -
有点技术含量，可是也不太好。不过倒是挺好，至少确实改变了我之前的觉得很多东西无法量化的观点。 -
一切皆可量化，是一本值得数字工作者特别是管理者必须读的一本书 -
数据化就是减少不确定性，完全的消灭不确定性是不可能的，而能够减少一点不确定性也是有意义的。 -
非常有意思的一本书，无论大小数据，都要从现实世界出发。我的数据敏感性还需慢慢培养，路漫漫其修远兮 -
高阶费米计算。适合年轻的时候就阅读，帮助培养思维习惯！内容不说，光是目录看着就屌炸天。属于开阔思维的书，前面很有启发性，后面就逐渐不好看了。推荐阅读英文版。 -
这本书要是往好的说，可谓是一本可以刷新人思维的好书。可惜读起来并不可口，有一些统计理论明显涉及到矩阵数值分析、多元回归这些高等的东西，但在作者嘴里却那么轻松，从对贝叶斯定理的讲解也可以看出作者表达能力不怎么行。虽然是科普书，但我承认有很多地方我作为一个数据分析爱好者也看不太明白。 -
难得有这样一本专业的著作，不失水准 -
一本很有操作性的书，对看似无法量化的问题，提出了完整的量化思路。要完全搞懂书中的内容，需要细细品味，比较费脑。 -
读不懂