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~好書精選[悅讀推薦]博客來 金石堂 好冊
內容簡介
★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
世界上沒有什麼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複的命運。
這本書從簡單的觀念開始，說明了深具實用性、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、風險管理專家，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，還可利用符合經濟效益的方式完成衡量。
不妨接受作者提出的挑戰：在閱讀本書之前，請寫下你在家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，你將了解：
- 看似無法衡量的事物，其實是有辦法予以量化的。
- 表面上不可能的衡量，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，以及給出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，例如隨機取樣與控制實驗等等。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。最後會集合所有的評量知識，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、蒙地卡羅模擬、機率分配、貝氏分析
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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）
中英名詞對照
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詳細資料
- ISBN：9786269615353
- 叢書系列：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
- 出版地：台灣
- 適讀年齡：20歲~80歲
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作者介紹
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投資組合、娛樂傳媒、國防補給、R&D投資組合，以及其他許多領域。他是國際上公認的專家，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
台灣大學經濟系畢業、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、台灣綜合研究院、行政院副院長室、行政院胡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》、《贏家的詛咒》、《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》、《一個數學家的嘆息》（以上經濟新潮社出版）等書。
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序
【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），也是我會主動向同事及學生們推薦的一本書。我身為一個物理學家及經濟學家，將這些技術應用在多種領域上已經有好幾年了。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家必讀之書。
──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出合理的指標，用來證明是否具有正當性，及用來管理複雜的專案，哈伯德的書提供了絕佳的指導。想要降低資本規劃、投資決策及計畫管理方面風險的所有人，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‧哈伯德幫我們創造了一條路徑，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、與風格的明確方面，十分傑出。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
哈伯德的生涯致力於為其他人認為不可衡量的事物找出衡量的方法。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，因為它提出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
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內容連載
衡量的定義
衡量：根據一項或多項觀察，以數量表達的方式降低不確定性。
就所有實用上的目的而言，科學家將衡量當作是數量上降低不確定性的觀察。只要降低不確定性，不必然要消除不確定，對衡量來說這就足夠了。即使科學家沒有精確說明這項定義，他們的作法已清楚說明了這項定義。微量的誤差無法避免，但仍改良了先備知識（prior knowledge）。這個事實對如何進行實驗、調查，以及其他科學衡量而言是最重要的。
這種「降低不確定性」的觀點，對企業而言是非常重要的。在不確定的狀態下要做的重大決策──例如是否核可大型IT計畫，或是新產品開發案──都能因為降低不確性，而做得更好，其所帶來的價值，可能高達數百萬美元。
因此，一項衡量根本不必消除不確定性。衡量帶來的微幅不確定性降低，其價值可能遠大於衡量的成本。但還有另一個關鍵的衡量觀念，會讓大多數人驚訝的是：衡量不一定是我們通常所認為的數量化的衡量。請注意，我提出的衡量定義所說的是，一項衡量是「以定量的方式表達」（quantitatively expressed）。不確定性，至少要數量化，但是觀察的主體可能不是定量的量（quantity）──可以完全是屬質的（qualitative），例如是否屬於某一個集合。比方說，我們可以「衡量」一項專利能否取得判決，或是一個合併案是否會成功，而這些仍能符合我們對於衡量的精確定義。但是我們對於那些觀察的不確定性，必須以定量的方式表達（例如，有85%的機會我們會贏得專利訴訟；我們有93%的把握，在合併後可以改善我們的公眾形象）。
衡量的方法
有些事物看似無法衡量，只是因為當事人不知道解決問題的基本衡量方法，例如各種抽樣程序或各類對照控制實驗。一項反對衡量常見的理由是，問題很獨特，過去從來沒有被衡量過，而且沒有任何方法能顯示出它的數值。這樣的反對，總是透露出那個人在科學上的無知，而不是實證作法有根本上的限制。
振奮人心的是，我們知道一些獲得驗證的衡量方法，可以用在各類主題上，幫助衡量你最初認為無法衡量的事物。此處有一些例子：
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資料來源：博客來，圖片來源：博客來
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