數(shù)據(jù)化決策：大數(shù)據(jù)時(shí)代，騰訊、華為、阿里巴巴、中國(guó)平安都在使用的量化決策法（精裝典藏版）

自 序 一切皆可量化 / 1 部分 量遍天下　沒(méi)有什么不可量化 / 1 第1 章 無(wú)形之物有法可測(cè) / 2 幸?；橐龅膬r(jià)值和人生的價(jià)值都可量化？ / 4
管理顧問(wèn)、績(jī)效測(cè)評(píng)專家無(wú)法解決，但本書可搞定 / 5
  第2 章 不同時(shí)代、不同領(lǐng)域的量化大師 / 7 坐在圖書館估算出地球周長(zhǎng)？ / 8
物理學(xué)家如何估算芝加哥的鋼琴調(diào)音師有多少？ / 9
只花費(fèi)10 美元，9 歲女孩就揭穿醫(yī)學(xué)謊言 / 13
質(zhì)量和創(chuàng)新究竟能為企業(yè)帶來(lái)多大的收益？ / 17
從量化大師身上能學(xué)到什么？ / 18
  第3 章 他們?yōu)槭裁凑f(shuō)無(wú)形之物不可量化？ / 20 對(duì)傳統(tǒng)量化定義的挑戰(zhàn) / 21
澄清鏈：量化方法就隱藏在量化目標(biāo)中 / 25
5 人法則：只需很小的樣本就可以減少不確定性 / 28
4 個(gè)假設(shè)讓量化看上去很簡(jiǎn)單 / 31
量化真的需要不菲的代價(jià)嗎？ / 34
可以相信統(tǒng)計(jì)數(shù)字嗎？ / 36
99 歲患病老人不如5 歲兒童的命值錢？ / 38
量化的5 大步驟 / 40
  第二部分 量化什么　不確定性、風(fēng)險(xiǎn)、信息價(jià)值 / 43 第4 章 厘清待量化事物與決策的關(guān)系 / 44 清晰定義“不確定性”和“風(fēng)險(xiǎn)” / 46
為政府部門IT 安全項(xiàng)目進(jìn)行的量化工作 / 49
  第5 章 校準(zhǔn)訓(xùn)練：修正你的判斷 / 54 校準(zhǔn)練習(xí)：讓“估計(jì)”變得更準(zhǔn)確 / 56
你的估值范圍= 你的認(rèn)知程度 / 63
90% 的信心意味著90% 的概率嗎？ / 67
經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)訓(xùn)練的人往往預(yù)測(cè)得更準(zhǔn)確 / 69
  第6 章 蒙特卡洛模型：評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)大小 / 75 分清“感覺(jué)很好”與“真的很好” / 76
蒙特卡洛模型：范圍也能進(jìn)行加減乘除？ / 77
尋找盈虧平衡點(diǎn) / 78
不必一開(kāi)始就建立蒙特卡洛模型 / 88
風(fēng)險(xiǎn)悖論：越重大的決策，越缺少風(fēng)險(xiǎn)分析 / 90
  第7 章 一條減少不確定性的信息價(jià)值多少？ / 94 預(yù)期機(jī)會(huì)損失：出錯(cuò)的機(jī)會(huì)和成本 / 95
消除所有不確定性的價(jià)值有多大？ / 98
不確定性越高，你需要的信息越少 / 101
量化倒置：重要的常常被忽視 / 105
分清有價(jià)值和無(wú)價(jià)值的量化 / 108
  第三部分 量化方法　如何減少不確定性 / 111 第8 章 選擇和設(shè)計(jì)量化方法 / 112 廣義的測(cè)量?jī)x器= 測(cè)量方法 / 114
將不可量化之物分解為可量化之物 / 117
通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取方法 / 120
尋找、觀測(cè)、跟蹤相關(guān)線索 / 122
無(wú)需海量，只要適量 / 124
準(zhǔn)確度≠精確度 / 125
確定測(cè)量?jī)x器 / 129
  第9 章 隨機(jī)抽樣：窺一斑而知全豹 / 132 憑直覺(jué)估計(jì)數(shù)值范圍 / 133
t 統(tǒng)計(jì)量法：只需一個(gè)小樣本 / 135
統(tǒng)計(jì)顯著性：結(jié)果是真還是假？ / 138
如何處理異常值？ / 141
不用計(jì)算，就可估計(jì)出平均值 / 143
兩次獨(dú)立抽樣：抓與重抓就能算出湖里有多少魚 / 146
尋找閾值：在哪個(gè)點(diǎn)上作決定？ / 154
對(duì)照組實(shí)驗(yàn)：當(dāng)事件還未發(fā)生時(shí) / 158
變量的相關(guān)程度：風(fēng)馬牛之間有多大關(guān)系？ / 161
什么時(shí)候才使用假設(shè)檢驗(yàn)？ / 166
  第10 章 貝葉斯方法：利用已知估算未知 / 168 貝葉斯定理：若A 發(fā)生，則B 發(fā)生的可能性多大？ / 169
使用你天生的貝葉斯本能：用新信息更新舊信息 / 173
異構(gòu)標(biāo)桿法：類比評(píng)估 / 179
貝葉斯反演法：如果X 為真，如何看到這一點(diǎn)？ / 182
區(qū)間范圍的貝葉斯反演法：每種結(jié)果出現(xiàn)的概率是多少？ / 185
貝葉斯法教會(huì)我們什么？ / 188
  第四部分 量化抽象事物　偏好、態(tài)度和判斷 / 191 第11 章 量化人們的偏好和態(tài)度 / 192 觀測(cè)人們的意見(jiàn)、價(jià)值觀和幸福感 / 193
支付意愿法：通過(guò)討價(jià)還價(jià)估算生命價(jià)值 / 197
投資邊界曲線：量化風(fēng)險(xiǎn)承受能力 / 201
效用曲線：選魚還是選熊掌？ / 204
績(jī)效量化：一切都可歸結(jié)為利潤(rùn) / 208
  第12 章 人的判斷和測(cè)量?jī)x器哪個(gè)更準(zhǔn)？ / 211 人類的心理如何影響決策？ / 212
令人驚訝的簡(jiǎn)單線性模型 / 219
不變比較原則：將任何估值都標(biāo)準(zhǔn)化 / 221
透鏡模型：消除評(píng)估過(guò)程中的不一致 / 225
兩種不適用的量化方法 / 230
各種評(píng)估方法的價(jià)值比較 / 238
  第13 章 新型測(cè)量方法和儀器 / 240 GPS ：革命性的量化工具 / 240
用屏幕抓取軟件和混搭法挖掘網(wǎng)絡(luò)信息 / 243
通過(guò)電子郵件量化顧客滿意度？ / 244
預(yù)測(cè)市場(chǎng)：蘋果公司何時(shí)倒閉？ / 246
  第14 章 通用的量化方法：應(yīng)用信息經(jīng)濟(jì)學(xué) / 254 量化的通用框架和一般步驟 / 255
飲水監(jiān)控系統(tǒng)為公眾健康帶來(lái)多少利益？ / 259
海軍陸戰(zhàn)隊(duì)的燃油需求有多大？ / 264
一些雖未討論但可能出現(xiàn)的量化難題 / 270
  致 謝 / 279 附 錄 / 281