小数决策9787572287978
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作者[美] 克里斯托弗·弗兰克 保罗·马尼奥内 奥代德·内策尔
出版社浙江教育
ISBN9787572287978
出版时间2024-10
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定价119.9元
货号32220838
上书时间2024-11-05
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作者简介
克里斯托弗·弗兰克美国运通研究与分析部副总裁，定期在哥伦比亚大学商学院教授决策和定量直觉课程，被公认为定量直觉领域的领导者。拥有近30年营销和分析经验，曾任职于埃森哲和微软。
保罗·马尼奥内目前任谷歌全球战略联盟负责人，顾问、企业家，定期在哥伦比亚大学商学院教授决策和定量直觉课程。曾在德勤咨询公司和一些初创公司担任过领导职务，还在IBM工作了20多年，拥有3项专利。
奥代德·内策尔数据驱动决策和数据分析领域的世界知名专家、哥伦比亚大学商学院教授、ArthurJ.Samberg讲席教授、哥伦比亚大学数据科学研究所成员、亚马逊学者。
目录
推荐序一 大智若“愚”：数据时代的明智决策之道
檀林
北大汇丰商学院未来实验室首席未来学家
推荐序二 智能新时代的决策新视角
黎科峰 博士
数势科技创始人兼CEO
推荐序三 在直觉和信息之间取得平衡
托马斯·M.加利齐亚
Alphabet Google首席商务官
德勤咨询公司资深专家
译者序 在数据洪流中找到方向
车品觉
阿里巴巴前副总裁
红杉资本中国基金专家合伙人
前言 如何更快更好地做出决策
第一部分 精确提问，界定问题
第1章 什么是定量直觉，以及确定性的两大误区
什么是定量直觉
为什么要把直觉和数据相结合
过度自信，直觉带来的偏差
锚定偏差，数据带来的偏差
第2章 提出有力的问题，成为房间里最聪明的人
严厉地提问，是定量直觉的基础
精确提问，现代版的苏格拉底法
精确提问的4类问题
建立好奇文化的3个步骤
房间里最聪明的往往不是知道答案的那个人
第3章 运用IWIK方法，界定问题
IWIK方法，找到需要解决的核心问题
IWIK方法的4个步骤
运用IWIK方法，防止被数据洪流淹没
第4章 逆向工作法，以退为进地思考问题
定义问题，自上而下的视角
逆向法，利用框架内思维
走人迹罕至的路
第二部分 在背景中理解数据，从分析走向综合
第5章 数据情景化，成为严厉的数据审问者
如何评估数据及其可靠性
审视数据的黄金法则，将数据置于背景中
对分析进行压力测试
第6章 培养数字直觉，“大致正确”好过“精确错误”
近似的力量，危地马拉农家乐的市场规模有多大
学会猜估，像费米一样思考
如何在实践中运用近似法
猜估为什么有效
习惯使用近似法，避免不必要的“力求精确”
在定量直觉框架内的每个步骤都使用猜估方法
第7章 从分析数据到信息综合，从数据到建议和行动
信息综合有何益处
把底线变顶线
为什么人们在工作中较少做信息综合
鼓励团队成员独立地做出信息综合
从“什么”到“该怎么办”
第三部分 做出决策，交付决策，打造定量直觉组织
第8章 决策时刻，3个不得不考虑的维度
标志决策时刻带来的3个维度
使用定量技能和直觉来平衡3个维度
决策可逆性，与风险维度密切相关的因素
模糊性和不确定性，决策时刻的最后考量
从IWIK方法到决策
第9章 交付决策，如何获得利益相关者的支持
讲故事，占据中心地位的技能
采用合适的叙事方式，让决策获得支持
促成行动，而非告知情况
第10章 放弃完美主义，敏捷决策的7个策略
策略1:为决策寻找理由
策略2:界定结果
策略3:决策分类
策略4:缩小决策范围
策略5:适当调整决策者人数
策略6:对决策进行压力测试
策略7:寻求同意而不是共识
完美的决策并不存在
第11章 创建定量直觉文化，招聘人才，打造团队和组织
招聘具备定量直觉技能的人才
打造定量直觉团队
打造定量直觉组织
第12章 数据驱动决策的未来，我们如何做好准备
自动化会取代人类判断吗
采用数字孪生技术，做出更好的预测
概率性思维，而非确定性思维
腾出时间做更多决策
后记 如何成为一个更好的决策者
致谢
参考文献
内容摘要
在令人眼花缭乱的海量数据、风起云涌的市场变化、突如其来的紧急情况下，我们如何用更少的数据做出更好的决策？
推出新配方却在几个月后就下架的可口可乐，坠毁的“挑战者”号航天飞机，上市不久便销声匿迹的高档榨汁机，这些决策为何失败？
完美的决策存在吗？如何识别决策到来的时刻？
如何打造一支具备定量直觉技能的团队，提升团队整体的决策能力？
数据驱动决策的未来，我们如何做好准备？
这是一本关于如何平衡数据与直觉做出决策的书，3位专家作者在书中提出一套与众不同的快速决策技能，即定量直觉。定量直觉是一种将数据信息和直觉结合起来做出有效和高效决策的思维方式，这种思维方式能够使得决策者在数据、经验和直觉之间取得平衡，使他们可以迅速整理信息、做出判断、深入审视数据，形成敏锐的洞察力。
作者从精确提问、背景分析、信息综合这3个部分来分析定量直觉的过程，并提出IWIK方法、逆向工作法、猜估法、把底线变顶线、讲故事等实用工具来帮助读者平衡直觉与数据，做出数据驱动决策，并将决策转化为实际行动。
精彩内容
如何更快更好地做出决策能够依靠数据自信地做出明智决策的人有什么特点？成功的决策者绝非拥有卓越的分析能力，却能在数据、经验和直觉之间取得平衡，迅速整理信息、做出判断、深入审视数据，形成敏锐的洞察力。他们知道决策不仅仅需要数据，因此不会沉迷于数据分析。他们运用一阶原则来理解一个决策到底是什么，为什么必须做出这个决策，以及这个决策想要达到什么目的。然后，他们寻找相关数据来帮助自做出这个决策。简而言之，他们能利用不完整的信息做出明智的决策。
这种快速决策的方法利用一套与众不同的技能，将信息和直觉相结合，以改变思维方式。我们把这种方法称为定量直觉。多年来，我们一直在研究如何做出有效和高效的决策，而定量直觉就是这一研究的成果。长期以来，人们一直在争论大数据的价值、准确性和多样性，这一趋势将问题的重点从数据探索转向数据筛选。本书深入探讨了利用不完整信息做出明智决策的定量直觉方法。该方法采用一套快速响应的工具来解决业务的核心困难，使决策者能够快速分析和整合数据，大胆且自信地做出有效的决策。这种方法需要我们摈弃长久以来形成的如下思维定式：大量数据是消除所有不确定性并做出完美决策的灵丹妙药。
现在有如此多的数据可用，领导者们往往误以为这些数据既能发现问题，也能提供答案。他们关心的是能从数据中发现哪些真知灼见，而不是要用数据解决什么基本问题。他们以为自在进步，但实际上只是原地踏步、徒劳无功。
本书的三位作者均曾任职于竞争激烈的快节奏行业，这些行业很容易迷失于数据洪流。无论是在效力于创业公司和科技龙头企业的过程中，还是在著名院校任教或者与世界各地人士合作的过程中，我们都发现了这种现象。
《小数决策》独辟蹊径，将理论与实践相结合。奥代德·内策尔是哥伦比亚大学商学院的科研副院长、ArthurJ.Samberg讲席教授，也是哥伦比亚大学数据科学研究所的成员，同时在亚马逊公司担任亚马逊学者。克里斯托弗·弗兰克现就为美国运通公司研究与分析部副总裁，此前曾效力于微软公司。保罗·马尼奥内现就职于谷歌公司，此前曾效力于IBM公司和德勤咨询公司，他在日常决策方面颇有心得。弗兰克和马尼奥内都是哥伦比亚大学商学院的兼职教授，并与内策尔一起在哥伦比亚大学讲授定量直觉课程。而马尼奥内在日常决策方面颇有心得。
弗兰克、马尼奥内和内策尔的自述如下。
弗兰克：我拥有技术、创业和咨询的工作背景和斯蒂文斯理工学院的理学硕士学位。我擅长定量分析，但很快意识到这还不够。我的第一份工作是IT开发，这份工作只是单纯地执行公司交代的任务。此后，我进入咨询行业，通过系统性的观察、测量以及假设的拟定、检验和修改等科学方法来解决商业问题。后来，我在微软的企业营销研究和市场洞察部门担任了10年的高级主管。我刚来的时候，该部门只有8个人，而当我离开的时候，人数增加到了103人，这表明分析在决策过程中的作用越来越重要。我喜欢数据，并很快意识到我最有价值的工作是将数据转化为商业成果。我将分析结果与商业战略相结合，创造客户对产品的需求和品牌的吸引力。我的日常工作重心是将态度、行为和结果与客户的需求、需要和渴望联系起来，推动企业发展。我开发了一系列方法来加强对客户的全面了解，从而做出更周到的决策。在本书中，我将讨论如何将这些实用的方法应用到日常决策中，帮助团队站在更高的高度看问题，从而取得更好的效果。
马尼奥内：内策尔和弗兰克是从分析的角度来解决决策问题，而我则是从组建团队、促成交易和建立战略合作伙伴关系的角度入手。弗兰克和我是大学校友，我们都擅长运用科学方法解决问题。目前，我就职于谷歌。从工程学院毕业后，我在IBM工作了20年，与各种各样的客户打过交道。加入IBM大约10年后，我来到了互联网时代的前线，与硅谷、欧洲和以色列的风险投资公司及其投资组合公司合作。在与风投公司合作了一段时间后，我意识到IBM拥有开展创新所需的所有资源。我成了常驻创业者（内部创业者），创办了新的IBM业务部门，开发了一些专利，在30多个国家开展业务，并收购了多家小型软件公司。所以，如果你问我如何做出一个优秀的决策而不仅仅是一个说得过去的决策，我会回答：你选择对了吗？优秀和说得过去之间的区别可能只在于几个不同的选择。你如何发现并做出那个正确的选择？弗兰克和我周末会在线上聊天室面对面喝咖啡，这时候我会说：“弗兰克，你的工作是市场研究。你告诉我，我为什么没有在大海里找到那根针？”这就是本书的起源，也是将研究与一线应用相结合的由来。离开IBM后，我加入了一家处于5G网络前沿领域的小型电信软件公司，后来又进入德勤咨询公司创新部门。现在我供职于谷歌，从事云业务。我重视学术观点，帮助塑造了本书中的许多战略模型；我也具有实战经验，试图弄清楚有哪些实用技巧有助于将直觉（感性）和定量（理性）相结合。将直觉和定量相结合对领导者和团队来说是个难题，但只有取得二者恰当的平衡，才可以快速、自信地前进。这就是本书的重点。我们从一线工作经验中，找到了快速有效地将二者相结合的具体方法，并且形成了一条清晰的线索。我们给许多高管和未来管理者讲过课，在竞争激烈的高度矩阵化行业中与跨国企业有过互动，我们从这些集体经验中得出了定量直觉的概念。有许多关于决策的书都很好，而我们想要做出一点有益的补充，探讨如何在数据智能和人类判断之间取得平衡。本书旨在分享一些技巧，帮助你做出更明智的决策。你不需要掌握高深的数学知识就能读懂这本书，学会定量直觉方法。本书会告诉你，想要成为一个有效的决策者，应该依靠数据，但同时又不能被数据淹没。
内策尔：如果用3个字来形容我，那就是“书呆子”；如果用4个字来形容，那就是“数据宅男”。我喜欢盯着数据，总结其中的模式，探索商业应用前景。我有时会错过数据能提供的有用见解，有时又会从中总结出一些实际并不存在的模式，偶尔还会发现一些非常有趣和有用的东西。严格来说，我的工作是向本科生、MBA学生、数据科学研究生和博士生以及参加高管培训项目的企业高管传授我在数据驱动决策方面的实践心得。我还从事研究和顾问工作，我的研究工作致力于解决数据富集环境下的一个主要商业挑战：开发定量方法，利用数据来深入洞悉客户行为并为公司决策提供指引。同样，我在《财富》500强企业和创业公司的顾问工作以及作为亚马逊学者的工作，都侧重于利用数据做出更好的决策。在获得工程学学位后，我与数据驱动决策结缘，并与之建立了“爱恨交加”的关系。我从咨询做起，咨询是一个定量与直觉交叉的领域。几年之后，我意识到咨询师用来解决复杂问题的工具对于定量直觉问题来说过于简单了。于是，我转向学术研究的另一领域，前往斯坦福大学攻读统计学硕士学位和市场分析博士学位。以前，我在酒会上需要花整整15分钟才能解释清楚我的工作（数据宅男肯定不是酒会的主角！）。但现在，数据科学已经成为家喻户晓的术语，所以我从事的领域更容易被解释了。后来，我放弃了加利福尼亚州的阳光，来到纽约，开始了城市生活。在过去的18年里，我一直在哥伦比亚大学给高管和未来管理者授课。多年的数据驱动决策教学使我得出了一个重要的发现，那就是人们常常害怕使用数据来做决策，因为他们误以为数据驱动决策是数学学霸的专利。正如我们在本书中所说的，这是个误区。数据驱动决策需要很多技能，但其中并不包括强大的数学技能。在本书中，我分享了自己多年来的教学、研究和企业工作经验，探讨了如何将直觉和商业敏锐度转化为有效的商业决策。
《小数决策》强调了如何简化决策过程。本书常读常新，每读一遍都会有新的收获和感悟。定量直觉的价值不局限于特定的行业或地域，其远远超出了商业世界的范畴。
定量直觉旨在促使人们在不忽视大数据的情况下跳出大数据的藩篱进行思考，在追求完美决策的同时认识到：永远不可能存在真正完美的决策。
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