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简介

如何衡量萬事萬物: 大數據時代,做好量化決策、分析的有效方法

如何衡量萬事萬物: 大數據時代,做好量化決策、分析的有效方法 0.0分

资源最后更新于 2020-10-05 18:44:21

作者:Douglas W. Hubbard

译者:高翠霜

出版社:經濟新潮社

出版日期:2014-01

ISBN:9789866031465

文件格式: pdf

标签: 数据分析 方法论 大数据 管理 思维 思考/思维 脑科学/神经科学/认知/心理学/思维 老喻

简介· · · · · ·

★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

世界上沒有任何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覆的命運。

這本書從簡單的觀念開始,說明了深具實用性、但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,衡量具有多大的力量。作者道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard)為國...

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目录

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:人為判斷
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)
中英對照