數據化決策

致中國讀者信
權威推薦
權威推薦序
大數據時代的量化決策方法
自序 一切皆可量化
第1部分 量遍天下：沒有什麼不可量化
坐在圖書館里，通過不同城市正午陰影的不同長度，古希臘人就能測出地球周長？
通過一個簡單的乘法公式，費米就能測算出芝加哥的鋼琴調音師有多少？
只花10美元的實驗，就能讓9 歲女孩測出醫學中關於超自然能量的謊言？
第1章 無形之物有法可測
幸福婚姻的價值和人生的價值都可量化？
管理顧問，績效測評專家無法解決但本書可搞定
第2章 不同時代，不同領域的量化大師
坐在圖書館里就能估算出地球周長？
費米問題分解法：將未知拆分為已知
只花費10美元，9歲女孩就揭穿醫學謊言
質量和創新究竟能為企業帶來多大的收益？
從量化大師身上能學到什麼？
第3章 他們為什麼說無形之物不可量化？
對傳統定義的挑戰
澄清鏈：量化方法就隱藏在量化目標中
5人法則：只需很小的樣本就可以減少不確定性
4個假設讓量化看上去很簡單
量化真的需要不菲的代價嗎？
可以相信統計數字嗎？
99歲患病老人不如5歲兒童的命值錢？
量化的5大步驟

第2篇 量化什麼：不確定性、風險、信息價值
開展營銷活動，如果失敗，可能損失200 萬美元；不開展營銷活動，可能的潛在損失竟高達2 400 萬美元，這筆賬是如何算出來的？
如何計算出新的廣告活動會增加多少銷量？
不確定性越高，需要的信息反而越少？確定性越高，反而需要越多數據以減少不確定性？
第4章 厘清待量化事物與決策的關系
清晰定義「不確定性」和「風險」 70
為退伍軍人事務部IT 安全項目進行的量化工作
第5章 校准訓練：修正你的判斷
校准練習：讓「估計」變得更准確
你的估值范圍=你的認知程度
90%的信心意味着90%的概率嗎？
經過校准訓練的人往往預測得更准確
第6章 蒙特卡洛模型：評估風險大小
分清「感覺很好」與「真的很好」
蒙特卡洛模型：范圍也能進行加減乘除？
尋找盈虧平衡點
不必一開始就建立蒙特卡洛模型
風險悖論：越重大的決策，越缺少風險分析
第7章 一條減少不確定性的信息價值多少？
預期機會損失：出錯的機會和成本
消除所有不確定性的價值有多大？
不確定性越高，你需要的信息越少
量化倒置：最重要的常常被忽視
分清有價值和無價值的量化

第3篇 量化方法：如何減少不確定性
顧客等待商家支持熱線的時間越久，掛電話的概率就越高，這給業務造成了多少損失？
要知道湖里有多少條魚的最簡便可行的方法是什麼？
在任何零售店查看商品序列號，就可免費獲得競爭對手的產量信息？
如何了解銷量上升是否因為顧客偏愛新產品？
利潤上升是否僅僅因為采用了新配方？
第8章 選擇和設計量化方法
廣義的測量儀器=測量方法
將不可量化之物分解為可量化之物
通過互聯網獲取方法
尋找、觀測、跟蹤相關線索
數據不在多，夠用就好
准確度≠精確度
確定測量儀器
第9章 隨機抽樣：窺一斑而知全豹
憑直覺估計數值范圍
t統計量法：只需一點小樣本
統計顯著性：結果是真還是假？
如何處理異常值？
不用計算，就可估計出平均值
兩次獨立抽樣：抓與重抓就能算出湖里有多少魚
尋找閾值：在哪個點上作決定？
對照組實驗：當事件還未發生時
變量的相關程度：風馬牛之間有多大關系？
什麼時候才使用假設檢驗？
第10章 貝葉斯方法：利用已知估算未知
貝葉斯定理：若A發生，則B發生的可能性多大？
使用你天生的貝葉斯：用新信息更新舊信息
異構標桿法：借助「類比法」來評估
貝葉斯反演法：如果X為真，如何看到這一點？
區間范圍的貝葉斯反演法：每種結果出現的概率是多少？
貝葉斯法教會我們什麼？

第4篇 量化抽象事物：偏好、態度和判斷
長久婚姻帶來的幸福感與一年多掙100 000 美元相當？
如果給賭徒展示短暫的笑臉圖像，那麼他們將更易冒險，風險偏好是如何影響人們的決策的？
如果次品率降低了15%，但顧客退貨率提高了10%，總的產品質量是否提高了？
用谷歌搜索工具，就可以提前一周預測到流感爆發？
第11章 量化人們的偏好和態度
觀測人們的意見、價值觀和幸福感
支付意願法：通過討價還價估算生命價值
投資邊界曲線：量化風險承受能力
效用曲線：選魚還是選熊掌？
績效量化：一切都可歸結為利潤
第12章 人的判斷和測量儀器哪個更准？
人類的心理如何影響決策？
令人驚訝的簡單線性模型
不變比較原則：將任何估值都標准化
透鏡模型：消除評估過程中的不一致
兩種不適用的量化方法
各種評估方法價值比較
第13章 新型測量方法和儀器
全球定位系統(GPS)：革命性的量化工具
用屏幕抓取軟件和混搭法挖掘網絡信息
預測市場：蘋果公司何時倒閉？
第14章 通用的量化方法：應用信息經濟學
量化的通用框架和一般步驟
飲水監控系統為公眾健康帶來多少利益？
海軍陸戰隊的燃油需求有多大？
一些雖未討論但可能出現的量化難題

致謝
附錄
附錄1 第5章校准測試題答案
附錄2 附加的校准測試題