具体描述
《决策分析》采用许多不同学科的探讨方法来帮助决策者深思熟虑并做出更好的决策。它用计算机和数据库来支持决策，同时帮助构建和分析一些“又快又省”的技巧来促进更调和的决策。在探讨决策支持的过程中，《决策分析》将决策理论、行为和心理学研究、人工智能和信息系统、哲学、运筹学以及组织研究中的成果和资料结合在一起。
作者简介
目录信息
1.1 决策，决策，决策！ 1
1.2 策略金字塔 2
1.3 理性主义和进化战略决策 6
1.4 决策参与者 7
1.5 决策问题的描述 9
1.6 一些其他术语 15
1.7 本文概要 17
1.8 背景阅读 17
1.9 练习和问题讨论 18
第2章 行为决策研究 19
2.1 本章引言 19
2.2 人们依照理性SEU模型进行选择吗 20
2.3 可靠公理 22
2.3.1 Allais悖论 22
2.3.2 Ellsberg悖论 24
2.4 恒定性与框架 24
2.4.1 偏好逆转 25
2.4.2 框架效应 26
2.5 期望理论 27
2.5.1 编辑 28
2.5.2 评估 29
2.6 风险和概率判断 30
2.7 判断的启发和偏见 33
2.8 情绪 35
2.9 发展决策思维技巧 38
2.9.1 采用外部的而不是内部的思维 38
2.9.2 思考对立面 39
2.10 总结评论和进一步阅读 40
2.11 练习和问题讨论 41
第3章 决策分析和支持 42
3.1 本章引言 42
3.2 规范性模型介绍 43
3.3 SEU模型的公理 48
3.3.1 主观概率 48
3.3.2 抽彩的偏好 50
3.3.3 主观期望效用 57
3.4 说明性决策分析和必备模型 58
3.5 价值中心思维 59
3.6 决策分析和支持的过程 60
3.7 决策支持软件和系统 61
3.8 好的启发 63
3.9 总结评论和进一步阅读 65
3.10 练习和问题讨论 66
第4章 信息和知识管理 68
4.1 本章引言 68
4.2 人类记忆 69
4.3 数据、信息和知识 71
4.4 数据库、数据栈和数据脉 75
4.5 知识管理 79
4.6 统计和决策支持 82
4.7 总结评论和进一步阅读 83
4.8 练习和问题讨论 84
第5章 人工智能和专家系统 85
5.1 本章引言 85
5.2 人类与人工智能 86
5.3 人工智能技术 88
5.4 专家系统 90
5.5 人工神经网络 97
5.6 遗传算法 100
5.7 其他智能系统 101
5.7.1 模糊逻辑 101
5.7.2 案例推理 101
5.7.3 智能代理 102
5.8 总结评论和进一步阅读 102
5.9 练习和问题讨论 103
第6章 运筹学和最优化 104
6.1 本章引言 104
6.2 最优化：运筹学的核心 105
6.3 交互式多目标规划 111
6.4 基于运筹学的决策支持系统 114
6.5 运筹学过程 115
6.6 连锁决策过程 117
6.7 总结评论和进一步阅读 118
6.8 练习和问题讨论 119
第7章 决策分析与多目标 120
7.1 本章引言 120
7.2 面对复杂选项和多特征价值分析时的选择行为 122
7.2.1 补偿性和非补偿性策略 122
7.2.2 简单策略是否总是差劲 124
7.3 结果和多特征建模 126
7.4 多特征价值模型 131
7.5 晚间活动的例子 134
7.6 绝对权重和相对权重 138
7.7 权重和值的求解 140
7.8 切尔诺贝利案例研究 143
7.8.1 简介 143
7.8.2 社会和政治背景 144
7.8.3 决策协商会的组织 145
7.8.4 决策建模 147
7.8.5 总结评论 151
7.9 其他决策分析学派 151
7.10 总结评论和进一步阅读 153
7.11 练习和问题讨论 154
第8章 决策分析和不确定性 159
8.1 本章引言 159
8.2 不确定性建模 160
8.3 主观期望效用模型 163
8.4 风险态度和SEU模型 172
8.5 SEU建模，决策树和影响图的一个案例 174
8.6 主观概率的求解 180
8.7 效用的求解 182
8.8 化学洗涤剂案例研究 186
8.9 总结评论和进一步阅读 191
8.10 练习和问题讨论 192
第9章 问题陈述和问题建构 194
9.1 本章引言 194
9.2 头脑风暴和软件建模 195
9.3 一览表 198
9.3.1 PESTEL和7S 198
9.3.2 促进明确不确定性 199
9.3.3 SWOT 199
9.3.4 PROACT和CATWOE 199
9.4 简单的二维图 201
9.4.1 鉴定利益相关者 201
9.4.2 不确定性鉴定 203
9.5 树和网络 203
9.5.1 思维导图 204
9.5.2 认知图 205
9.6 管理模型 206
9.6.1 波特的五力模型 206
9.6.2 Simons的控制杠杆 207
9.6.3 战略空间模型 208
9.7 华丽图表 210
9.8 情景计划 213
9.9 从定性到定量建模 214
9.10 总结评论和进一步阅读 215
9.11 练习和问题讨论 216
第10章 战略决策分析 219
10.1 本章引言 219
10.2 决策分析循环 220
10.2.1 阐述问题 221
10.2.2 评估选项 222
10.2.3 回顾决策模型 223
10.3 灵敏度分析 224
10.4 综合专家和利益相关者的意见 226
10.5 风险分析 230
10.6 总结评论和进一步阅读 232
10.7 练习和问题讨论 233
第11章 决策者群体 235
11.1 本章引言 235
11.2 群体决策制定的研究综述 236
11.3 Arrow的不可能定理 241
11.4 改善群体决策的程序 245
11.5 促进研讨会和决策会议技术 248
11.6 博弈论：协商及讨价还价 252
11.7 总结评论和进一步阅读 254
11.8 练习和问题讨论 255
第12章 组织决策支持 256
12.1 本章引言 256
12.2 以历史的眼光看待组织决策 257
12.3 组织决策模型 259
12.4 组织的内部及外部情境 260
12.5 组织决策实践 262
12.6 组织决策分析和支持 264
12.7 应急管理支持 266
12.8 总结评论和进一步阅读 268
12.9 练习和问题讨论 269
第13章 社会决策 270
13.1 本章引言 270
13.2 成本-效益分析概要 271
13.3 公众感知与风险沟通 274
13.4 商议民主与公众参与 280
13.5 电子参与和电子民主：万灵药？ 283
13.6 总结评论和进一步阅读 286
13.7 练习和问题讨论 287
第14章 决策支持系统 289
14.1 本章引言 289
14.2 决策支持系统 290
14.3 群体决策支持系统 293
14.4 智能决策支持系统 296
14.5 决策支持系统的设计 297
14.6 决策支持系统的评估 301
14.7 决策支持的最新发展动向 302
14.8 进一步阅读 303
14.9 练习和问题讨论 304
第15章 结论 305
15.1 关键信息 305
15.2 链接说明性和行为性方法 306
15.2.1 描述性：如何使说明性受益 306
15.2.2 说明性：如何可以使描述性受益 308
15.3 由Web 2.0带来的对决策支持的挑战 309
参考文献 311
· · · · · · (收起)
读后感
不知道什么时候能看完。想借此提升自己的决策能力，不知道什么时候能看完，感觉好深奥、拗口。但相信深入读下来，会有很大的收获（凭我跳读其中部分的体验来看）。很多深奥的书，读懂了就可以以一当十。很多决策都要上升到数据，复杂的需要借助软件。所以数学这一关必须攻克！...
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用户评价
读完前三分之一，我最大的感受是作者对“人性弱点”的洞察力入木三分。他没有回避决策过程中那些令人尴尬的心理陷阱，比如锚定效应、损失厌恶，甚至是对权威的盲目服从。这本书的语言风格极其犀利，毫不留情地解剖了我们在面对不确定性时，大脑是如何“偷懒”和“欺骗”自己的。我尤其喜欢他引用的一些社会心理学的实验案例，这些案例的呈现方式非常具有画面感，让人仿佛亲身经历了那些决策时刻的挣扎与反思。例如，关于“确认偏误”的讨论，作者提供了一个极富创意的思维实验，让我对日常信息接收的过滤机制有了重新的审视。这本书不是那种读完就能立马让你变成“商业天才”的速成手册，它更像是一套系统的“认知升级”训练。它强迫你慢下来，去质疑你认为理所当然的假设。我发现自己现在看新闻、分析市场报告时的关注点都变了，不再只盯着那些显眼的数字，而是开始追问这些数字背后的信息来源、数据采集的偏差以及决策者可能存在的偏见。这种从“是什么”到“为什么会是这样”的转变，是这本书带给我最宝贵的财富。它让人从一个被动的接受者，转变为一个主动的批判性思考者。
这本书的排版和插图设计，说实话，刚开始让我有点出乎意料。我本以为是那种传统教科书式的、密密麻麻的文字堆砌，结果发现它在视觉呈现上颇具匠心。大量的流程图、决策树模型，以及那些用清晰的几何图形构建的理论模型，极大地降低了理解复杂概念的门槛。我记得有一张关于“贝叶斯更新”的示意图，用一种非常直观的方式展示了新信息如何逐步修正旧的信念权重，这个图我看了不下五遍，每一次都有新的理解。这说明作者和编辑团队在“知识的传递效率”上下了很大功夫，他们明白，好的内容也需要好的载体。这种对细节的关注，也折射出内容本身的专业性——如果连如何清晰地表达一个模型都做不到，又如何能指望它能指导我们做出清晰的决策呢？这本书就像一个精密的瑞士钟表，每一个齿轮都咬合得天衣无缝。我甚至把书中的一些模型打印出来，贴在了我的工作台边，作为日常工作中的快速参考。它不是那种读完就束之高阁的书，而是真正融入日常工作流程的实用工具集。
我尝试着用这本书中的某些方法论去解决一个困扰我很久的团队资源分配问题。原先，我们的团队总是倾向于把资源集中投向那些“看起来最有潜力”的项目，结果往往是“赢者通吃”，而那些需要长期稳定投入的“基础性”工作就被忽视了。读完关于“风险与回报的非线性关系”那一章后，我开始重新构建我们的评估矩阵。作者强调了“容错率”在长期战略中的重要性，指出过度追求短期高回报往往会牺牲系统的韧性。我根据书中的建议，引入了“最低可行回报线”的概念，确保即使在最坏的情况下，核心功能也能得到维持。这个调整过程非常艰难，因为它挑战了团队内部根深蒂固的“快速成功”文化。但最令人振奋的是，在接下来的季度评估中，我们发现那些被边缘化的基础项目带来的稳定性和可预测性，远超我们最初的想象。这本书的价值不在于提供了理论的完美性，而在于它提供了一套可以被“实践检验”的、可操作的“冲突解决机制”。它教你的不是选择哪个，而是如何构建一个框架来决定“如何选择”，这是质的区别。
这本书拿到手的时候，我就被它沉甸甸的质感吸引了。封面设计非常简洁，没有任何花哨的装饰，只有几个冷峻的字体，仿佛在暗示着里面内容的严肃性和深度。我本来是带着一种试试看的心态去翻阅的，毕竟市面上关于商业决策的书籍太多了，大多都停留在理论层面，或者是一些陈旧的案例分析。但这本书，从开篇的引言部分，就给我一种截然不同的感受。作者似乎并不想用华丽的辞藻来包装晦涩的理论，而是直接深入到决策的本质困境中去。他没有急于给出“标准答案”，而是首先构建了一个框架，一个用来审视和拆解复杂情境的工具箱。我特别欣赏作者在方法论上的严谨，他没有把决策过程简化成一个线性的、非黑即白的选择题，而是充分考虑了信息不对称、认知偏差以及外部环境的动态变化。读到关于“概率思维”的那一章时，我脑中许多过去失败的投资决策的画面如同放电影一般闪过，我意识到自己过去在做判断时，是如何被情绪和直觉过度影响的。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你耳边低语，引导你去看清迷雾，而不是直接递给你一盏灯。这种潜移默化的影响，远比生硬的灌输来得更为深刻和持久。对于任何需要在高压环境下做出关键判断的人来说，这本书无疑是一剂强效的清醒剂。
这本书的阅读体验，用“酣畅淋漓”来形容可能都不够贴切。它更像是一场智力上的马拉松，需要持续的专注和投入，但终点的回报是巨大的。与其他同类书籍不同，它没有采用大量篇幅去讲述成功人士的光辉事迹，而是聚焦于决策失败的那些“灰色地带”。作者似乎更偏爱探讨那些“看起来不错但最终失败”的决策路径，这反而更有教育意义。在我看来，这本书的深度在于它的“反直觉性”。它会不断地挑战你那些根深蒂固的、基于经验形成的直觉判断。例如，当所有人都认为某个方向是唯一出路时，这本书会引导你深入挖掘那些被主流观点忽略的“次优”选项，并提供严格的逻辑支撑。这种逆向思维的训练，对于身处快速变化环境中的专业人士来说，是无可替代的。读完这本书，我感到自己的思维边界被极大地拓展了，不再轻易被表面的共识所裹挟。它像一剂强烈的催化剂，让原本略显迟钝的思考过程焕发出新的活力和效率。它不是一本读完就放下的书，而是一本需要反复对照、时时回顾的案头工具书。
适合做导论。内容全面，不过部分章节有些过时。
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适合做导论。内容全面，不过部分章节有些过时。
适合做导论。内容全面，不过部分章节有些过时。
