数据化决策（第三版）：数字化转型时代，《财富》500强都在使用的量化决策法h 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

本书为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。

以“令人吃惊的简单方法”量化

看似难以量化和不能量化的问题

怎样做到比专业的健康机构提前一周预测到流感的爆发？

如何精确地量化“网络速度变慢对于产品销售的影响”？

如何快速有效地掌握“个性化远程网络课程”的教学情况？

万事万物皆可量化。今天的管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。道格拉斯·W. 哈伯德作为兼具前沿学术研究和一线实际经验的管理行家，在《数据化决策》（第三版）中，将向我们展示更多简单易行、可操作性强的量化办法。作者在本书中：

专注于量化不确定性、风险和数据价值；

提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让我们仅仅基于已知数据就能准确决策；

增加了不同领域可借鉴的大量一手精彩案例。

本书兼具实用性、可读性和趣味性，提出了一套完整的量化方法论，一套不亚于专业咨询公司的行动计划，通过对重大决策进行定义，对变量、不确定性与价值建模，可以为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。

《数据化决策》（第三版）尤其适用于政府官员、公共政策制定者、投资人、首席执行官、首席财务官、首席信息官、风险管理者、大数据与商业智能从业者等各行各业的人员。

ChatGPT时代，我们迫切需要重新定义数据化决策！如何将互联网，特别是社交媒体作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源？如何在大数据时代抢夺优势竞争地位？应用信息经济学之父道格拉斯·W. 哈伯德解读量化各种“无形之物”的思考逻辑与实施路径。

商业量化分析畅销经典，麻省理工学院指定教材。应用信息经济学之父的量化方法论，已被全球多家《财富》500 强企业、政府部门与公共组织实践检验，包括腾讯、华为、中国平安、伯克希尔-哈撒韦、麦克森、亚马逊、通用电气、英特尔、可口可乐、甲骨文、麦肯锡、普华永道、联合国环境规划署、美国环保局、斯坦福大学等。

“数字新经济全渠道增长”全新增订版，新增大量战略咨询深度服务一手案例，横跨多个行业和领域。介绍了如何将互联网，特别是社交媒体作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源；还增加了关于概率论的更多概念和方法，包括对“贝叶斯学派”和“频率学派”的更详细解释，以便读者更好地掌握理解量化问题的基础。

《大数据》作者涂子沛、清华大学经济管理学院领导力与组织管理系教授钱小军、中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平、甲骨文大中华区技术战略部总经理刘松等十多名重磅人士倾力推荐。

专业评论：

《数据化决策》（第三版）这本书最神奇之处，在于它用众多有趣的实例展示了怎样用“令人吃惊的简单方法”量化看似难以量化的问题。读者不难从本书中发现，看似深奥难懂的统计概念和方法原来可以如此简单易懂，并在社会、经济和管理等领域有如此广泛的应用。——钱小军，清华大学经济管理学院领导力与组织管理系教授、清华大学苏世民书院副院长

“无量化，无管理”（No Measurement, No Management）。这是美国职业经理人耳熟能详的一句话。意思是说，管理的前提是可以量化、估算被管理的事物。在这本书中，哈伯德主张，在商业管理中，万事万物皆有方法量化。本书为中国的管理人员、决策机构提供了新鲜的思路和实用的方法，其出版恰逢其时，值得读者认真思考和阅读。——涂子沛，信息技术管理专家、畅销书《大数据》作者

大数据时代充满复杂性、多样性。这给我们探测并把握数据与信息的无形价值带来了困难。价值不可见就不可管理，没有数据价值也无法评估，而没有量化思路我们更无法驾驭数据。道格拉斯·W.哈伯德的杰作，向我们展示了利用数据把握商业无形因素价值的智慧。——姜奇平，中国社科院信息化研究中心秘书长、《互联网周刊》主编

管理最重要的是决策，而正确决策又依赖充足的信息、准确的判断。彼得·德鲁克曾说：“人们永远无法管理不能量化的东西。”今天，管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。《数据化决策》（第三版）雄辩地展示了量化的艺术，并为大数据时代提供了一种实现管理目标的量化方法。——刘松，甲骨文大中华区技术战略部总经理

无法准确估计信息价值，时常令商务人士头疼不已。哈伯德教授在总结相关统计学理论并进行伟大实践的基础上，提炼出了令人拍案叫绝的评估商业信息价值的简便办法。——王福重，著名经济学家、中国世界经济学学会理事

由于统计测量的对象一般被认为必须真实和具体，再加上统计技术枯燥复杂，企业界多对其望而却步，这多少影响了企业的发展。这本《数据化决策》（第三版）生动直观地介绍了一些简单易行的实用技术，趣味性、可读性都很强，而且具有很高的实用价值。——张厚粲，国际心理科学联盟副主席、中国心理学界公认的奠基者

当谈到用数据解决问题时，我常用这样的话语诠释：“如果你不能量化，就不能理解；不能理解就不能控制，不能控制也就不能解决。” 量化商业价值，让一切“尽在掌握”。——刘建位，汇添富基金公司首席投资理财师

如果决策时能量化关键因素，那么公司就不会犯下太大的错误。

随着科技的发展和信息的海量化，量化和大数据已经成为新时代发展的魔棒。人们获取数据的渠道越来越便捷，但怎么有效量化却是个难题。这本《数据化决策》（第三版）的作者破解了这个秘密。书中案例生动，方法系统可行，向我们展示了有效量化比想象的简单而有效。——蒋涛，全球知名中文IT社区CSDN、《程序员》杂志创始人

随着大数据时代到来，基于数据科学方法的定性和定量结合的研究会越来越多，其在管理和决策中发挥的作用也会越来越大。《数据化决策》（第三版）介绍了定量研究的许多生动例子，有助于大众揭开定量研究的面纱。——汪小帆，上海交通大学长江学者特聘教授

大数据时代已然到来，数据已和我们的思想、行为息息相关，而道格拉斯·W.哈伯德的《数据化决策》（第三版）则更进一步：“数据即资产；一切皆可量化。”——林永青，价值中国新经济智库CEO

企业决策方法既是科学又是艺术，既需要常识，也需要数据，但是很少有人能恰到好处地结合这两方面。这本书给出了很有启发性的方法论和有趣案例。——郑磊，《区块链+时代》作者、萨摩耶云科技集团首席经济学家

作为美国数据分析大师道格拉斯·W. 哈伯德的代表作，《数据化决策》（第三版）在当今“大数据”大行其道的时代绝对是应时应景的。本书的核心，在于阐释了“无测量、无管理”的理念，只要找到合适的方法，任何事物都可以被量化管理。商业经营的要诀，在于对于顾客，要尽可能地“投其所好”，而通过科学地判读和使用数据，可以使顾客群体的偏好和取向“表露无遗”。——周昊，企业战略管理专家、知名财经作家

道格拉斯·W.哈伯德的这本书是关于如何定义合理量化标准，以论证和管理复杂项目的精彩教程。对于任何希望减少资本规划、投资决策和项目管理风险的人来说，这都是一本必读书。——吉姆·弗利齐克（Jim Flyzik），政府首席信息官、白宫技术顾问、《CIO》杂志名人堂入选者

书中提及的多个量化应用范围以及简洁清晰的量化方式都让人印象深刻。对于那些经常抱怨“这件事很重要，但我们要如何量化它呢？”的专业和非专业人士而言，本书都是必读之作。——杰克·斯坦纳博士（Dr.Jack Stenner），教育测评机构MetaMetrics联合创始人兼CEO

《数据化决策》（第三版）是我很喜欢的书，我会把它推荐给我的学生和同事。作为物理学家和经济学家，我已在多个领域使用了量化技术，而这是第一次有专家把适用于各领域的量化技术系统地写出来。本书是从事分析和决策的专家及学生的必读书。——约翰·巴拉特博士（Dr. Johan Braet），安特卫普大学应用经济学院风险管理和创新研究员

我喜欢这本书。道格拉斯·W.哈伯德帮助我们开辟了一条道路，让我们知道几乎所有问题的答案，无论是在商业、科学还是生活中。这正是我们大多数人所需要的工具。他可以帮助我们有效衡量任何事物，获得洞察力并取得成功。”——彼得·蒂佩特（Peter Tippett），安全服务公司CyberTrust首席技术官、首位反病毒软件发明者

哈伯德一生都在探索和研究如何量化不可量化之物。例如产品品质、远程办公的价值，以及更强大的信息安全系统所创造的经济收益等。哈伯德说：“一切事物皆可量化，而且你也无须为之倾家荡产。”若你想在大数据时代抢夺优势竞争地位，本书可谓不可不读。——《计算机世界》（Computer World），全球历史最悠久的科技杂志

本书写作风趣幽默，书中充满了实用的案例研究，对于日常决策者，尤其是在面对诸多不确定的情况下做决策的人，本书是非常有价值的现实依据。即使平时对统计学不感兴趣的读者，也会对本书的可读性和趣味性称道有加。——《战略财经》（Strategic Finance）

在数字新经济环境下，量化各种“无形之物”的思考逻辑与实施路径

作者简介：

［美］道格拉斯·W. 哈伯德

（Douglas W. Hubbard）

应用信息经济学之父

哈伯德决策研究公司创始人

国际公认知名测量师、决策分析师和风险管理家

近30 年来，道格拉斯·W. 哈伯德所开创的数据化决策方法论，已被全球众多《财富》500 强企业所应用，并被广泛应用于金融业、制造业、医药、网络安全、娱乐传媒、公共事务、能源环境、国家安全、军事物流、研发整合等众多经济、管理和社会领域。

道格拉斯不仅是有史以来畅销的商业统计书籍之一《数据化决策》（How to Measure Anything ）的作者，还著有《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）和《脉搏》（Pulse ）。他的作品已被翻译成8 种语言，销量超过10 万册，在许多知名大学的课程中都有使用。此外，他还长期为《信息周刊》《分析学》《首席信息官企业》等杂志撰写专栏。

第一部分 量遍天下 没有什么不可量化 ....

第1章 无形之物有法可测

幸福婚姻的价值和人生的价值都可量化？

管理顾问、绩效测评专家无法解决，但本书可搞定

使用“强力工具”进行量化分析

本书阅读指南

第2章 不同时代、不同领域的量化大师

坐在图书馆里估算地球周长？

物理学家如何估算芝加哥的钢琴调音师有多少？

只花费10美元，9岁女孩就揭穿医学谎言

如何量化质量和创新对收益的贡献度

从量化大师身上能学到什么？

第3章 他们为什么说无形之物不可量化？

对传统量化定义的挑战

澄清链：量化方法就隐藏在量化目标中

5人法则：只需很小的样本就可以减少不确定性

4个假设让量化看上去很简单

量化真的需要不菲的代价吗？

可以相信统计数字吗？

99岁患病老人不如5岁儿童的命值钱？

量化的五大步骤

第二部分 量化什么？ 不确定性、风险、信息价值

第4章 厘清待量化事物与决策的关系

定义具体决策问题时遇到的挑战

只要能理解，就能建模

清晰定义“不确定性”和“风险”

为政府部门信息技术安全项目进行的量化工作

第5章 校准训练：修正你的判断

校准练习：让“估计”变得更准确

你的估值范围=你的认知程度

90%的信心意味着90%的概率吗？

经过校准训练的人往往预测得更准确

第6章 蒙特卡洛模型：评估风险大小

分清“感觉很好”与“真的很好”

蒙特卡洛模型：范围也能进行加减乘除？

寻找盈亏平衡点

不必一开始就建立蒙特卡洛模型

风险悖论：越重大的决策，越缺少风险分析

第7章 量化信息的价值

预期机会损失（EOL）：出错的机会和成本

消除所有不确定性的价值有多大？

超越二元决策：在连续体上的决策

不确定性越高，你需要的信息越少

量化倒置：最重要的常常被忽视

分清有价值和无价值的量化

第三部分 量化方法　如何减少不确定性

第8章 选择和设计量化方法

广义的测量仪器=测量方法

将不可量化之物分解为可量化之物

通过互联网获取方法

寻找、观测、跟踪相关线索

无须海量，只要适量

准确度≠精确度 177

确定测量仪器 182

第9章 随机抽样：窥一斑而知全豹

凭直觉估计数值范围

t检验：只需一个小样本

统计显著性：结果是真还是假？

如何处理异常值？

不用计算，就可估计出平均值

两次独立抽样：抓与重抓就能算出湖里有多少鱼

寻找阈值：在哪个点上做决定？

对照组实验：当事件还未发生时

变量的相关程度：风马牛之间有多大关系？

什么时候才使用假设检验？

第10章 贝叶斯方法：利用已知估算未知

贝叶斯定理：若A发生，则B发生的可能性多大？

使用你天生的贝叶斯本能：用新信息更新旧信息

异构标杆法：类比评估

贝叶斯反演法：如果X为真，如何看到这一点？

区间范围的贝叶斯反演法：每种结果出现的概率是多少？

贝叶斯法教会我们什么？

第四部分 量化抽象事物　偏好、态度和判断

第11章 量化人们的偏好和态度

观测人们的意见、价值观和幸福感

支付意愿法：通过讨价还价估算生命价值

投资边界曲线：量化风险承受能力

效用曲线：选鱼还是选熊掌？

绩效量化：一切都可归结为利润

第12章 人的判断和测量仪器哪个更准？

人类的心理如何影响决策？

令人惊讶的简单线性模型

不变比较原则：将任何估值都标准化

透镜模型：消除评估过程中的不一致

两种不适用的量化方法

各种评估方法价值比较

科学家如何不断改善数据化决策模型

第13章 新型测量方法和仪器

全球定位系统：革命性的量化工具

用屏幕抓取软件和混搭法挖掘网络信息

通过电子邮件就可量化顾客满意度？

预测市场：苹果公司何时倒闭？

第14章 通用的量化方法：应用信息经济学

量化的通用框架和一般步骤

饮水监控系统为公众健康带来多少利益？

海军陆战队的燃油需求有多大？

抽象问题：如何量化行业标准的价值？

一些虽未讨论但可能出现的量化难题

致 谢

附 录

Douglas W. Hubbard，应用信息经济学之父，哈伯德决策研究公司创始人，国际公认知名测量师、决策分析师和风险管理家。近30年来，其所开创的数据化决策方法论，已被全球众多《财富》500强企业所应用，并被广泛应用于金融业、制造业、医药、网络安全、娱乐传媒、公共事务、能源环境、国家安全、军事物流、研发整合等众多经济、管理和社会领域。长期为《信息周刊》《分析学》《首席信息官企业》等杂志撰写专栏。著有《数据化决策》（How to Measure Anything ）、《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）和《脉搏》（Pulse）等。

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量化的概念是“减少不确定性”，而且没有必要完全消除不确定性，这是本书的核心观点。

量化是在数量上减少不确定性的观测结果。这个定义和大众对量化的实际理解有巨大的差别。一个真正的量化过程不需要无艰精确。而且，如果没有报告误差，也没有采用抽样和实验等实证方法，就认为数字是完全精确的，根本不是真正的量化。

1948年，他发表了题为《通信的数学理论》（A Mathematical Theoryof Communication）

的论文，奠定了信息论的基础，而且我敢说，也奠定了量化的基础。现代人不会全都喜欢这篇文章，但他的贡献怎么强调都不为过，因为信息论从此成了所有现代信号处理理论的基础，而且也成了电子通信系统的工程基础。

香农将信号中不确定性的减少量作为信息的数学定义，在信息论中，他用信号代替了“熵”（shāg）。对香农来说，信息的接收者可以描述为具有一定程度不确定性的人。也就是说，接收者早就知道一些事，新的信息只是减少了接收者的一些而不是所有的不确定性。接收者以前的知识或不确定性，可以用来计算诸如在一个信号中传递的信息量的上限消除噪音所需要的最少信号量、数据可能达到的最大压缩程度等。

澄清链就是把某物想象为无形之物再到有形之物的一系列短的链接过程。

首先，如果X是我们关心的某种事物，那么根据定义，X必须可通过某种方法来感知。如果质量、风险、安全、公众形象等事物完全不可感知，那我们该用何种直接或间接的方法关注它们呢？我们关心某些未知数据，是因为我们觉得它和希望或不希望的结果有某种关联；

其次，如果这个事物可以感知，那必然能估计到某些数值。

如果你可以观测一个事物，就多少能得出一些东西。

最后，这一步或许是最容易的了：如果可以通过观测得到某些量，那它就一定是可量化的。

确定真正要量化什么，是几乎所有科学研究的起点。商业领域的管理者需要认识到，某些事物看起来完全无形无影，只是因为你还没给所谈论的事物下定义。搞清楚你的意思到底是什么，就已经完成了量化工作的一半。

进行很小的随机抽样量化

你可以从潜在顾客、员工等很小的样本里获得一些东西，尤其是存在较多不确定性的情况下。

不可能获得所有数据时，可对总体的一个样本进行量化

确定海洋里一种鱼的数量、雨林里一种植物的数量、新产品中不合格的数量，或者对你的信息系统进行未授权的访问但又没有被检测到的次数，都有更聪明和更简单的量化方法。

当存在很多其他变量甚至未知变量时，该如何量化

在宏观经济、竞争对手的失误或者新的定价策略等因素下，我们可以确定一种新的程序是不是销量提高的真正原因。

量化小概率事件的风险

火箭发射失败、另一场“911”、另一水新奥尔良的防洪堤溃坝、另一次重大的金融危机发生的概率，都可以通过观测和推理等有价值的方式来预防。

量化客体的偏好和价值取向

通过评估多少人真正付款，我们可以量化艺术、自由时间或减少生活中的风险所带来的价值。

书籍介绍

本书为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。

以“令人吃惊的简单方法”量化

看似难以量化和不能量化的问题

怎样做到比专业的健康机构提前一周预测到流感的爆发？

如何精确地量化“网络速度变慢对于产品销售的影响”？

如何快速有效地掌握“个性化远程网络课程”的教学情况？

万事万物皆可量化。今天的管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。道格拉斯·W. 哈伯德作为兼具前沿学术研究和一线实际经验的管理行家，在《数据化决策》（第三版）中，将向我们展示更多简单易行、可操作性强的量化办法。作者在本书中：

专注于量化不确定性、风险和数据价值；

提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让我们仅仅基于已知数据就能准确决策；

增加了不同领域可借鉴的大量一手精彩案例。

本书兼具实用性、可读性和趣味性，提出了一套完整的量化方法论，一套不亚于专业咨询公司的行动计划，通过对重大决策进行定义，对变量、不确定性与价值建模，可以为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。

《数据化决策》（第三版）尤其适用于政府官员、公共政策制定者、投资人、首席执行官、首席财务官、首席信息官、风险管理者、大数据与商业智能从业者等各行各业的人员。

ChatGPT时代，我们迫切需要重新定义数据化决策！如何将互联网，特别是社交媒体作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源？如何在大数据时代抢夺优势竞争地位？应用信息经济学之父道格拉斯·W. 哈伯德解读量化各种“无形之物”的思考逻辑与实施路径。

商业量化分析畅销经典，麻省理工学院指定教材。应用信息经济学之父的量化方法论，已被全球多家《财富》500 强企业、政府部门与公共组织实践检验，包括腾讯、华为、中国平安、伯克希尔-哈撒韦、麦克森、亚马逊、通用电气、英特尔、可口可乐、甲骨文、麦肯锡、普华永道、联合国环境规划署、美国环保局、斯坦福大学等。

“数字新经济全渠道增长”全新增订版，新增大量战略咨询深度服务一手案例，横跨多个行业和领域。介绍了如何将互联网，特别是社交媒体作为量化各种宏观趋势的巨大数据来源；还增加了关于概率论的更多概念和方法，包括对“贝叶斯学派”和“频率学派”的更详细解释，以便读者更好地掌握理解量化问题的基础。

《大数据》作者涂子沛、清华大学经济管理学院领导力与组织管理系教授钱小军、中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平、甲骨文大中华区技术战略部总经理刘松等十多名重磅人士倾力推荐。

专业评论：

《数据化决策》（第三版）这本书最神奇之处，在于它用众多有趣的实例展示了怎样用“令人吃惊的简单方法”量化看似难以量化的问题。读者不难从本书中发现，看似深奥难懂的统计概念和方法原来可以如此简单易懂，并在社会、经济和管理等领域有如此广泛的应用。——钱小军，清华大学经济管理学院领导力与组织管理系教授、清华大学苏世民书院副院长

“无量化，无管理”（No Measurement, No Management）。这是美国职业经理人耳熟能详的一句话。意思是说，管理的前提是可以量化、估算被管理的事物。在这本书中，哈伯德主张，在商业管理中，万事万物皆有方法量化。本书为中国的管理人员、决策机构提供了新鲜的思路和实用的方法，其出版恰逢其时，值得读者认真思考和阅读。——涂子沛，信息技术管理专家、畅销书《大数据》作者

大数据时代充满复杂性、多样性。这给我们探测并把握数据与信息的无形价值带来了困难。价值不可见就不可管理，没有数据价值也无法评估，而没有量化思路我们更无法驾驭数据。道格拉斯·W.哈伯德的杰作，向我们展示了利用数据把握商业无形因素价值的智慧。——姜奇平，中国社科院信息化研究中心秘书长、《互联网周刊》主编

管理最重要的是决策，而正确决策又依赖充足的信息、准确的判断。彼得·德鲁克曾说：“人们永远无法管理不能量化的东西。”今天，管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。《数据化决策》（第三版）雄辩地展示了量化的艺术，并为大数据时代提供了一种实现管理目标的量化方法。——刘松，甲骨文大中华区技术战略部总经理

无法准确估计信息价值，时常令商务人士头疼不已。哈伯德教授在总结相关统计学理论并进行伟大实践的基础上，提炼出了令人拍案叫绝的评估商业信息价值的简便办法。——王福重，著名经济学家、中国世界经济学学会理事

由于统计测量的对象一般被认为必须真实和具体，再加上统计技术枯燥复杂，企业界多对其望而却步，这多少影响了企业的发展。这本《数据化决策》（第三版）生动直观地介绍了一些简单易行的实用技术，趣味性、可读性都很强，而且具有很高的实用价值。——张厚粲，国际心理科学联盟副主席、中国心理学界公认的奠基者

当谈到用数据解决问题时，我常用这样的话语诠释：“如果你不能量化，就不能理解；不能理解就不能控制，不能控制也就不能解决。” 量化商业价值，让一切“尽在掌握”。——刘建位，汇添富基金公司首席投资理财师

如果决策时能量化关键因素，那么公司就不会犯下太大的错误。

随着科技的发展和信息的海量化，量化和大数据已经成为新时代发展的魔棒。人们获取数据的渠道越来越便捷，但怎么有效量化却是个难题。这本《数据化决策》（第三版）的作者破解了这个秘密。书中案例生动，方法系统可行，向我们展示了有效量化比想象的简单而有效。——蒋涛，全球知名中文IT社区CSDN、《程序员》杂志创始人

随着大数据时代到来，基于数据科学方法的定性和定量结合的研究会越来越多，其在管理和决策中发挥的作用也会越来越大。《数据化决策》（第三版）介绍了定量研究的许多生动例子，有助于大众揭开定量研究的面纱。——汪小帆，上海交通大学长江学者特聘教授

大数据时代已然到来，数据已和我们的思想、行为息息相关，而道格拉斯·W.哈伯德的《数据化决策》（第三版）则更进一步：“数据即资产；一切皆可量化。”——林永青，价值中国新经济智库CEO

企业决策方法既是科学又是艺术，既需要常识，也需要数据，但是很少有人能恰到好处地结合这两方面。这本书给出了很有启发性的方法论和有趣案例。——郑磊，《区块链+时代》作者、萨摩耶云科技集团首席经济学家

作为美国数据分析大师道格拉斯·W. 哈伯德的代表作，《数据化决策》（第三版）在当今“大数据”大行其道的时代绝对是应时应景的。本书的核心，在于阐释了“无测量、无管理”的理念，只要找到合适的方法，任何事物都可以被量化管理。商业经营的要诀，在于对于顾客，要尽可能地“投其所好”，而通过科学地判读和使用数据，可以使顾客群体的偏好和取向“表露无遗”。——周昊，企业战略管理专家、知名财经作家

道格拉斯·W.哈伯德的这本书是关于如何定义合理量化标准，以论证和管理复杂项目的精彩教程。对于任何希望减少资本规划、投资决策和项目管理风险的人来说，这都是一本必读书。——吉姆·弗利齐克（Jim Flyzik），政府首席信息官、白宫技术顾问、《CIO》杂志名人堂入选者

书中提及的多个量化应用范围以及简洁清晰的量化方式都让人印象深刻。对于那些经常抱怨“这件事很重要，但我们要如何量化它呢？”的专业和非专业人士而言，本书都是必读之作。——杰克·斯坦纳博士（Dr.Jack Stenner），教育测评机构MetaMetrics联合创始人兼CEO

《数据化决策》（第三版）是我很喜欢的书，我会把它推荐给我的学生和同事。作为物理学家和经济学家，我已在多个领域使用了量化技术，而这是第一次有专家把适用于各领域的量化技术系统地写出来。本书是从事分析和决策的专家及学生的必读书。——约翰·巴拉特博士（Dr. Johan Braet），安特卫普大学应用经济学院风险管理和创新研究员

我喜欢这本书。道格拉斯·W.哈伯德帮助我们开辟了一条道路，让我们知道几乎所有问题的答案，无论是在商业、科学还是生活中。这正是我们大多数人所需要的工具。他可以帮助我们有效衡量任何事物，获得洞察力并取得成功。”——彼得·蒂佩特（Peter Tippett），安全服务公司CyberTrust首席技术官、首位反病毒软件发明者

哈伯德一生都在探索和研究如何量化不可量化之物。例如产品品质、远程办公的价值，以及更强大的信息安全系统所创造的经济收益等。哈伯德说：“一切事物皆可量化，而且你也无须为之倾家荡产。”若你想在大数据时代抢夺优势竞争地位，本书可谓不可不读。——《计算机世界》（Computer World），全球历史最悠久的科技杂志

本书写作风趣幽默，书中充满了实用的案例研究，对于日常决策者，尤其是在面对诸多不确定的情况下做决策的人，本书是非常有价值的现实依据。即使平时对统计学不感兴趣的读者，也会对本书的可读性和趣味性称道有加。——《战略财经》（Strategic Finance）

在数字新经济环境下，量化各种“无形之物”的思考逻辑与实施路径

作者简介：

［美］道格拉斯·W. 哈伯德

（Douglas W. Hubbard）

应用信息经济学之父

哈伯德决策研究公司创始人

国际公认知名测量师、决策分析师和风险管理家

近30 年来，道格拉斯·W. 哈伯德所开创的数据化决策方法论，已被全球众多《财富》500 强企业所应用，并被广泛应用于金融业、制造业、医药、网络安全、娱乐传媒、公共事务、能源环境、国家安全、军事物流、研发整合等众多经济、管理和社会领域。

道格拉斯不仅是有史以来畅销的商业统计书籍之一《数据化决策》（How to Measure Anything ）的作者，还著有《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）和《脉搏》（Pulse ）。他的作品已被翻译成8 种语言，销量超过10 万册，在许多知名大学的课程中都有使用。此外，他还长期为《信息周刊》《分析学》《首席信息官企业》等杂志撰写专栏。