如何衡量萬事萬物(經典紀念版):做好量化決策、分析的有效方法

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道格拉斯‧哈伯德
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圖書描述

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

 

世界上沒有什麼事物是不能被衡量的。

所有看似無法量化的難題,

隻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!

 

 麵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,這時再怎麼喚迴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,上述損失恐怕隻有不斷重複的命運。

 

這本書從簡單的觀念開始,說明瞭深具實用性、直覺上又容易應用的統計技巧;同時也顯示齣,在我們對企業和世界的瞭解上,衡量具有多麼大的力量。作者道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard)為國際公認的決策分析、風險管理專傢,在這本具深刻見解且令人著迷的書中,將告訴你如何衡量看似完全無法量化的事物,包括新科技的投資報酬率、組織的彈性、消費者滿意度,以及企業風險。這本書提供衡量的重要步驟,讓你能衡量所有的事物,尤其是其不確定性和風險。不僅如此,還可利用符閤經濟效益的方式完成衡量。

 

不妨接受作者提齣的挑戰:在閱讀本書之前,請寫下你在傢庭生活或工作上的一項或多項抉擇難題,然後抱持著「找到衡量它們的方法」這個特定目的來閱讀此書。希望從本書中學習到的衡量知識,能為你個人或專業生涯的改善帶來意想不到的收穫!

 

閱讀本書,你將瞭解:

  • 看似無法衡量的事物,其實是有辦法予以量化的。
  • 錶麵上不可能的衡量,卻能用意外簡單的方法解決。
  • 即使樣本數很少,也能獲得許多資訊。
  • 衡量風險的錯誤方法。
  • 軟性事物像是幸福、滿意度、品質等等的衡量方法。
  • 如何將人類的判斷,訓練為強有力、校準的衡量工具。
  • 如何將網際網路當作衡量工具使用。

 

本書分四大部分:

第一部分:說明為什麼任何事物都可以測量,同時輔以例子佐證,以及給齣關於衡量的精確定義。

第二部分:開始具體進入如何做衡量──特別是不確定性、風險、資訊的價值。您會學到如何以「校準的機率評估」來衡量自己主觀的不確定性,以及如何用這項資訊去計算風險和做更多衡量的價值。

第三部分:如何利用一些觀察方法以降低不確定性,例如隨機取樣與控製實驗等等。也會談到一些概算(快速評估)的方法;還有若是有新資訊加入,如何重新衡量以降低不確定性(貝氏分析)。這部分會涵蓋一些最初級的統計學。

第四部分:一些比較「軟性」的評估項目,例如偏好、價值、彈性(可變性)、品質等等如何衡量,並且再加入新的衡量工具,包括校準的人的判斷或利用網際網路。最後會集閤所有的評量知識,來應用在兩個個案研究上。

 

【本書關鍵字】

資訊經濟學、商業分析、風險、不確定性、費米提問、校準、信賴區間、濛地卡羅模擬、機率分配、貝氏分析

 

好的,這是一本名為《思維的結構:理解復雜係統的邏輯框架》的圖書簡介。 --- 《思維的結構:理解復雜係統的邏輯框架》 導言:我們如何理解這個日益錯綜的世界? 我們生活在一個信息爆炸、變化極快的時代。無論是商業決策、科學探索,還是日常生活的選擇,我們都麵臨著海量的數據和無窮的可能性。傳統的綫性思維模式,往往在麵對這種復雜性時顯得力不從心。我們的大腦習慣於尋找簡單的因果鏈條,但現實世界的運作機製,常常是由無數相互關聯的變量構成的、動態演化的復雜係統。 《思維的結構:理解復雜係統的邏輯框架》旨在提供一套係統性的認知工具,幫助讀者跳齣碎片化的觀察視角,建立起洞察復雜係統運行規律的思維框架。本書不是關於如何具體“測量”某物的指南,而是關於“如何構建思考模型”的深度探討。它聚焦於係統動力學、湧現性、反饋迴路、非綫性和臨界點等核心概念,為讀者提供一種全新的、更貼近現實的思維範式。 第一部分:從綫性到係統的轉變——復雜性的本質 本書的第一部分著重於奠定基礎,引導讀者認識到傳統分析方法的局限性。我們探討瞭“復雜性”與“難解性”之間的區彆,並引入瞭係統思維的基石概念。 1. 綫性世界的幻覺與邊界: 我們首先分析瞭人類心智對簡單模式的偏好,以及這種偏好如何在麵對真實世界時導緻誤判。通過曆史案例和認知偏差的分析,我們揭示瞭“A導緻B”這種簡單敘事如何掩蓋瞭潛在的相互作用。 2. 係統的定義與要素: 係統不僅僅是要素的堆砌,更是要素之間相互連接、相互影響的整體。本章深入探討瞭係統的邊界、組成部分、連接方式以及它們共同實現的功能。理解瞭這些要素,我們纔能開始構建對整體的把握。 3. 反饋迴路的力量: 反饋是復雜係統的核心驅動力。本書詳細區分瞭增強性反饋(或稱正反饋)和調節性反饋(或稱負反饋)。增強性反饋如何導緻指數增長或雪崩效應?調節性反饋又如何維持係統的穩定狀態?我們通過圖示和具體案例(如生態係統的平衡、金融市場的泡沫與破裂)來剖析這些迴路如何塑造係統的動態行為。 4. 湧現性:整體大於部分之和: 湧現(Emergence)是理解復雜係統的關鍵。我們研究瞭微觀層麵的簡單規則如何在大尺度上産生宏觀層麵的復雜模式。例如,鳥群的飛行、交通的堵塞,乃至社會思潮的演變,都不是由單一主體預先設定的,而是係統內部互動的結果。理解湧現性,要求我們將注意力從個體行為轉移到連接和互動模式上。 第二部分:構建分析框架——理解係統動態的工具箱 第二部分提供瞭實際的分析工具,幫助讀者將抽象的係統概念轉化為可用的思維模型。 5. 存量與流量的思維: 這是係統動力學的基本構件。存量(Stock)是積纍的結果(如水池中的水量、企業的人力資源),而流量(Flow)是改變存量的速率(如進水和齣水)。本書強調,許多決策失誤源於隻關注流量的變化,而忽略瞭背後存量的積纍或衰減趨勢。我們通過庫存管理和人纔培養的例子,說明瞭這種“存量/流量”思維的實用價值。 6. 延遲效應的陷阱: 在復雜係統中,行動與結果之間往往存在時間上的滯後,即“延遲”(Delays)。這種延遲使得我們難以將當前的努力與未來的後果直接聯係起來,從而導緻過度反應或反應不足。我們分析瞭政策製定和市場反應中常見的延遲效應導緻的“鍾擺式”擺動。 7. 臨界點與相變: 係統並非勻速變化,而是可能在達到某個閾值時發生劇烈的、不可逆轉的“相變”(Phase Transitions)。本書探討瞭如何識彆係統中的“脆弱點”或“杠杆點”(Leverage Points),即那些微小的乾預能引起巨大係統結構變化的區域。理解臨界點,是實現有效乾預的前提。 8. 邊界的界定與視角依賴性: 任何係統分析都依賴於觀察者的視角和所設定的邊界。本書強調,不同的邊界定義將導緻完全不同的係統模型和結論。我們不是在尋找“唯一的正確答案”,而是在學習如何在特定情境下,構建一個足夠有用的、能解釋核心現象的模型。 第三部分:應用於實踐——洞察現實世界的框架 本書的最後一部分將理論框架應用於現實世界的復雜領域,展示如何運用結構思維來理解和應對挑戰。 9. 商業生態係統與價值網絡: 在商業領域,競爭不再是綫性的,而是網絡化的。我們分析瞭企業如何在一個相互依存的價值網絡中運作,以及如何識彆和利用網絡中的關鍵節點和連接模式,以增強整體韌性,而非僅僅追求局部優化。 10. 組織惰性與變革的阻力: 大型組織內部往往形成穩定的結構和慣性,這是一種強大的調節性反饋機製。本書解析瞭這些“結構性限製”如何阻止創新和適應。真正的變革,往往需要對係統內部的反饋迴路進行結構性重塑,而非簡單的政策發布。 11. 應對不確定性與適應性管理: 由於我們無法完全預測復雜係統的未來狀態,本書提倡一種適應性管理策略。這要求我們在決策中融入“探索性”元素,建立快速學習和快速調整的機製,將失敗視為係統反饋的一部分,而非終點。 結語:結構之上的洞察 《思維的結構:理解復雜係統的邏輯框架》的終極目標,是培養一種深刻的洞察力——這種洞察力源於對“連接”、“模式”和“動態”的理解,而非對孤立事實的堆砌。它教導我們,要看到“森林”而不是僅僅盯著“樹木”,要理解“過程”而不是沉迷於“狀態”。掌握這些結構性思維工具,是我們在復雜性時代做齣更明智、更具前瞻性決策的關鍵所在。 --- 適用讀者: 企業戰略規劃師、高級管理者 政策製定者、公共部門分析師 對底層邏輯和思維模型感興趣的終身學習者 任何希望超越錶麵現象,理解事物深層運作規律的讀者。

著者信息

作者簡介

道格拉斯‧哈伯德Douglas W. Hubbard
道格拉斯‧哈伯德是應用資訊經濟學(Applied Information Economics, AIE)的發明人,AIE是一種衡量方法,用於決定因素似乎很難或不可能衡量的大型決策上,包括IT投資組閤、娛樂傳媒、國防補給、R&D投資組閤,以及其他許多領域。他是國際上公認的專傢,專長在指標、決策分析及風險管理,同時也是眾多研討會的熱門演講者。他曾為知名期刊如《Information Week》、《CIO Enterprise》、《Architecture Boston》、《Analytics》、《OR/MS Today》等撰文,同時也是《The Failure of Risk Management: Why It’s Broken and How to Fix It》一書的作者。

譯者簡介

高翠霜
颱灣大學經濟係畢業、美國紐約州立大學石溪分校經濟碩士,曾任職經建會、經濟部國營會、颱灣綜閤研究院、行政院副院長室、行政院鬍勝正政務委員辦公室。譯有《Career關鍵14年》(天下文化)、《績效評估》(天下文化)、《大改變》(先覺)、《通膨、美元、貨幣的一課經濟學》、《贏傢的詛咒》、《常識經濟學》、《哈佛商學院最受歡迎的七堂總體經濟課》、《如何衡量萬事萬物》、《一個數學傢的嘆息》(以上經濟新潮社齣版)等書。

圖書目錄

 

前言

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:學學恩裏科.費米╱實驗:不是隻有大人纔能做╱從埃拉托色尼、恩裏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:濛地卡羅法╱濛地卡羅方法及風險的例子╱濛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╱隻做必要的衡量╱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╱看齣資料中的關聯性: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:衡量的軟性麵

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:人的判斷

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╱去除人的不一緻性問題: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:動態的意見總閤

第14章 通用的衡量方法:應用資訊經濟學

拼齣全貌╱案例:飲用水監控係統的價值╱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)

中英名詞對照

圖書序言

  • ISBN:9786269615353
  • 叢書係列:經營管理
  • 規格:平裝 / 416頁 / 23 x 16.8 x 2.2 cm / 普通級 / 單色印刷
  • 齣版地:颱灣
  • 適讀年齡:20歲~80歲

圖書試讀

 【專業推薦】

《如何衡量萬事萬物》是我最喜歡的書(緊接其後的是哈伯德的第二本書The Failure of Risk Management),也是我會主動嚮同事及學生們推薦的一本書。我身為一個物理學傢及經濟學傢,將這些技術應用在多種領域上已經有好幾年瞭。這是第一次有人將這些重要的資訊放在一起,提供給廣大的讀者,也讓專業人士能拿來應用。這本書是分析及決策領域的學生與專傢必讀之書。

──Dr. Johan Braet

任教於安特衛普大學(University of Antwerp),

應用經濟、風險管理及創新

 

如何為複雜的專案計畫定義齣閤理的指標,用來證明是否具有正當性,及用來管理複雜的專案,哈伯德的書提供瞭絕佳的指導。想要降低資本規劃、投資決策及計畫管理方麵風險的所有人,這本書是必讀的。

──Jim Flyzik

美國前政府資訊長,白宮科技顧問及《資訊長》雜誌名人堂入選人

 

 

我愛這本書,道格拉斯‧哈伯德幫我們創造瞭一條路徑,通往找到幾乎是所有問題的答案,無論是商業上、科學上、生活上。這本書提供的工具,是大多數想做更好的衡量、得到更深刻的理解、做改善以及獲得成效的人所必需的。

Peter Tippett, Ph.D, MD.,

 Cyber Trust技術長以及第一個防毒軟體的發明人

 

哈伯德的書,有趣且充滿豐富的案例研究和例子,對於日常決策常涉及不確定性的人而言,是一本很有價值的書。這本書可讀性很高且相當具娛樂性,甚至那些自認為對統計避之唯恐不及的人,都會樂在其中。

──Strategic Finance

 

這本書在衡量的應用範圍、與風格的明確方麵,十分傑齣。每一位曾經說過「當然,那個觀念很重要,但是我們能夠衡量它嗎?」的專業人士,這是必讀的書。

──Dr. Jack Stenner,

MetaMetrics, Inc.的CEO及共同創辦人

 

哈伯德的生涯緻力於為其他人認為不可衡量的事物找齣衡量的方法。無論是品質、遠距工作的價值、擴大IT防護的利益、公眾形象,哈伯德認為都是可以衡量的,而且不需耗資龐大。如果你想在投資計畫審查會中進展得更順利,先看看這本書吧。

──ComputerWorld

 

我將這本書列為MIT衡量課程的主要參考書。學生都很喜愛這本書,因為它提齣的實務建議能應用在各種不同情境(包括航太及國防、醫療、政治等等)。

──Ricardo Valerdi. Ph.D.

IT講師

用户评价

评分

這本書的敘事方式非常接地氣,感覺作者就像一個經驗豐富的學長或前輩,手把手帶著你走過一個又一個實際案例。它最讓我欣賞的一點是,它沒有把“量化”這個概念包裝得神乎其神,好像隻有數據科學傢纔能做到。相反,它強調的是一種對“度量”的敬畏之心和嚴謹態度。我記得其中有一章講到如何選擇正確的度量單位,而不是盲目地追求“多就是好”。這對我觸動很大,因為在颱灣的商業環境中,我們常常會陷入一種“成長至上”的迷思,好像營收數字越大越好,但卻沒有去深究這個增長背後的成本結構、客戶留存率和長期價值。這本書教我們如何做減法,剔除那些噪音數據,專注於真正驅動價值的核心指標。它提齣的那些框架和工具,像是如何構建一個有效的儀錶盤,如何設計 A/B 測試來驗證假設,都非常實用。我立馬嘗試在團隊裏推行瞭一種更細緻的指標追蹤係統,效果立竿見影,大傢對目標達成的理解更一緻瞭,開會時討論的焦點也更集中瞭,不再是各說各話的局麵。這真的不是一本讀完就束之高閣的書,而是那種會讓你時不時翻開、對照自己工作現狀去反思的工具書。

评分

說實話,一開始看到“經典紀念版”這幾個字,我還有點擔心內容會不會太老舊,畢竟商業環境變化得太快瞭。但讀進去後纔發現,這本書的核心思想簡直是跨越時代的,它討論的是人類認知和決策的底層邏輯,這部分是不會輕易過時的。當然,書中引用的案例和技術可能需要讀者自己去對應到當下的新科技,比如最新的機器學習應用,但作者構建的那個“測量-分析-行動”的閉環思維,卻是永恒的真理。它深刻地揭示瞭一個事實:很多我們自以為“非常復雜”的問題,其根源往往在於我們沒有定義清楚“好壞”的標準。書中對不同層級決策(戰略層、戰術層、執行層)如何匹配不同的量化工具,講解得極其清晰。這對於我們這些需要嚮上匯報、嚮下管理的人來說,簡直是必備的心法。它不僅提升瞭我個人的分析能力,更重要的是,它幫助我建立瞭一種更具批判性的思維模式,麵對新事物時,我不會先被錶象迷惑,而是會本能地去問:“我們怎麼知道它真的有效?”這種思維慣性,我覺得是這本書帶給我最寶貴的財富,比任何具體的技巧都來得有價值。

评分

這本書真的可以說是近期我看到最有啓發的一本管理學或決策相關的書籍瞭,特彆是對於我們這種在職場上需要不斷麵對各種不確定性,又要對自己的決策負責的人來說,簡直是醍醐灌頂。我記得我剛開始接觸這個領域的時候,總是覺得很多事情好像隻能憑感覺,或者說憑經驗,但經驗這東西,說白瞭,有時候就是幸存者偏差或者刻闆印象的纍積。這本書沒有那種高高在上的理論說教,而是很紮實地教你如何把那些模糊不清的概念拆解成可以量化的指標。舉個例子,以前老闆問我某個項目效果怎麼樣,我可能隻能迴答“感覺還不錯”或者“可能比上個季度好一點”,非常主觀。但讀完這本書,我學到的是,要先定義清楚什麼叫做“好”,然後找到可以追蹤的KPI,哪怕是間接指標,也要去建立一個量化的參照係。這樣一來,我們討論的就不再是“感覺”,而是基於數據的事實,溝通的效率和說服力立馬就提升瞭一個檔次。它讓我意識到,量化不等於僵化,反而是為瞭更靈活、更精準地抓住事物的本質,避免被那些看似很“專業”的術語給迷惑。這種思維的轉變,對我日常工作流程的優化起到瞭非常關鍵的作用。

评分

這本書的架構設計非常巧妙,它不是簡單地羅列方法,而是構建瞭一個完整的思維導圖。從最基礎的“為什麼需要衡量”,到“衡量什麼”,再到“如何高效地衡量”,最後是如何利用衡量結果進行有效溝通和迭代。對於一個渴望係統化提升自己決策質量的讀者來說,這簡直是一本教科書級彆的指南。我個人覺得,這本書最大的貢獻在於,它把“量化”從一個技術性的操作,提升到瞭一個戰略性的高度。它迫使讀者去思考:你真正看重的是什麼?你的組織或個人成功的定義到底是什麼?一旦這些核心價值被量化,一切執行層麵的優化就都有瞭明確的方嚮。我甚至將書中的一些圖錶和流程圖,打印齣來貼在瞭我的工作區域,時常對照著檢查我的項目計劃是否遺漏瞭關鍵的度量環節。總而言之,如果你厭倦瞭那些空泛的管理術語,渴望掌握一套能真正落地、提升效率和準確性的實戰方法論,這本書絕對是值得你投入時間仔細研讀的。它不僅僅是關於“如何測量”,更是關於“如何清晰地思考”。

评分

這本書的閱讀體驗非常流暢,作者的文筆有一種沉穩而又充滿智慧的力量,讀起來完全沒有一般商業書籍那種佶屈聱牙的感覺。它成功地將原本可能讓人望而卻步的統計學概念,通過生動的類比和生活化的例子講得深入淺齣。我尤其喜歡它探討“測量誤差”和“數據噪音”的那部分內容。在現今這個信息爆炸的時代,我們淹沒在數據裏,卻常常感到迷茫,就是因為我們沒有能力去分辨哪些是信號,哪些是噪音。這本書提供瞭一套係統的工具箱,幫助我們去清洗數據、校準我們的測量工具。這對於任何一個追求卓越的團隊來說都是至關重要的,因為基於錯誤的測量得齣的結論,再精密的推導也隻是空中樓閣。它強調瞭在建立量化體係之初,就要考慮到偏差的可能性,並且要建立反饋機製來不斷修正模型。這種“迭代式”的測量理念,讓我對未來數據驅動的決策充滿瞭信心,也讓我明白瞭為什麼有些公司在數據分析上投入巨大資源,卻依然無法實現真正的商業飛躍——因為他們隻抓住瞭工具,卻忽略瞭背後的測量哲學。

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