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Praise for How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business
"I love this book. Douglas Hubbard helps us create a path to know the answer to almost any question in business, in science, or in life . . . Hubbard helps us by showing us that when we seek metrics to solve problems, we are really trying to know something better than we know it now. How to Measure Anything provides just the tools most of us need to measure anything better, to gain that insight, to make progress, and to succeed."
–Peter Tippett, PhD, M.D.
Chief Technology Officer at CyberTrust
and inventor of the first antivirus software
"Doug Hubbard has provided an easy–to–read, demystifying explanation of how managers can inform themselves to make less risky, more profitable business decisions. We encourage our clients to try his powerful, practical techniques."
–Peter Schay
EVP and COO of
The Advisory Council
"As a reader you soon realize that actually everything can be measured while learning how to measure only what matters. This book cuts through conventional clichés and business rhetoric and offers practical steps to using measurements as a tool for better decision making. Hubbard bridges the gaps to make college statistics relevant and valuable for business decisions."
–Ray Gilbert
EVP Lucent
"This book is remarkable in its range of measurement applications and its clarity of style. A must–read for every professional who has ever exclaimed, ′Sure, that concept is important, but can we measure it?′"
–Dr. Jack Stenner
Cofounder and CEO of MetraMetrics, Inc.
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这本书的叙事节奏简直让人抓狂。它给我的感觉是,作者仿佛站在一个高高的讲台上,用一种不容置疑的口吻宣讲着他的“真理”,而听众(也就是读者)的任务仅仅是点头和记录,几乎没有互动的空间。每一章节的过渡都显得非常生硬,就像是把几篇独立的论文强行缝合到了一起。有时,它会突然插入一些看似深奥的数学推导,然后又在下一页突然跳跃到一个完全不同的应用场景,让人感觉思维总是在高空中被迫做急转弯。我期待的是一种循序渐进、层层深入的引导,让我在不知不觉中掌握核心技能,而不是被这些突如其来的知识点砸得晕头转向。这种写作方式极大地削弱了阅读的连贯性和乐趣。我尝试过多种阅读方法,包括快速浏览和精读,但无论哪种方式,都难以建立起一个顺畅的知识吸收路径。这本书更像是为已经具备扎实基础的同行者准备的内部交流材料,而不是面向更广泛读者的入门读物。
评分阅读这本书的过程,让我产生了一种强烈的不适感,因为它似乎在潜意识里暗示,如果你不能完全理解我所有的推导和假设,那么你对“测量”的理解就是肤浅的。它缺乏一种鼓励探索和允许不完美的实用主义精神。在实际的工作场景中,我们经常需要在信息不完全、时间紧迫的情况下做出决策,而这本书提供的解决方案往往要求一个近乎完美的、理想化的环境才能施展。这种理想化的倾向,使得书中的建议在现实世界中显得过于脆弱和难以维持。我期待的是一种更具韧性的方法论,一种能够适应现实世界的“脏数据”和“快速迭代”的工作哲学。这本书更像是为象牙塔内的研究者准备的,它精心雕琢了一个水晶球,但却忘记了我们大多数人需要的是一块能看清迷雾的放大镜。最终的阅读体验是:我学到了一些非常深刻的理论,但我仍然不知道明天上班时该如何将它们转化为实际的行动步骤。
评分我必须承认,这本书给我的最大感受是“过度理论化”。它似乎沉迷于构建一个宏大而完美的量化框架,但却在实际操作层面显得异常苍白和无力。书中花了大量的篇幅讨论“什么是测量”的哲学思辨,以及如何构建一个“完美的”测量体系,但当我真正想知道如何将这些理论应用到我正在处理的那个模糊不清的市场反馈问题上时,却发现书中提供的工具箱里几乎都是些高精度的外科手术刀,而不是我需要的,那种能快速处理粗糙数据的扳手和锤子。每一次尝试将书中的概念落地,都像是在试图用一个精确的瑞士钟表去衡量一棵树的生长速度——理论上可行,实践中却显得格格不入,而且耗时巨大。我非常欣赏作者追求严谨的态度,但这种严谨似乎走向了另一个极端,那就是完全脱离了实际工作的烟火气。这本书更像是一份关于“理想测量学”的宣言,而不是一本可以放在手边、随时翻阅的实操手册。它需要读者具备极强的抽象思维能力,才能在文字的迷宫中找到那条通往实用性的微弱小径。
评分从内容结构来看,这本书似乎更侧重于“证明”某些方法是正确的,而非“教授”读者如何快速应用它们。大量的篇幅被用来建立和捍卫作者的理论体系的内在逻辑一致性。我个人更看重的是“效率”和“有效性”的平衡,即在有限的时间和资源内,我们能获得多大程度的改进。然而,这本书似乎对“有效”的定义过于狭隘,它要求读者首先要花费不成比例的时间去理解其复杂的先决条件和假设。例如,在讨论某个指标的可靠性时,它会花费五页纸去论证为什么不应该使用A方法,而不是用两页纸来展示如何优化B方法,让读者能快速上手。这种“先批判再建设”的模式,如果能恰到好处,是深刻的;但在这里,它更多地变成了一种智力上的傲慢,让普通读者感到自己似乎总是在“门外徘徊”,无法真正进入其构建的核心圈子。这本书需要读者有极大的耐心去过滤掉那些非核心的辩论,才能提炼出真正有价值的操作指南。
评分这本书的语言风格简直是枯燥到让人想打瞌睡!我花了整整一个下午试图啃完前三章,结果感觉脑子里的水都被抽干了。它似乎非常热衷于阐述一些我日常生活中根本遇不到的、极其抽象的理论模型,每一个段落都像是一份冗长而缺乏热情的学术报告。作者似乎深信不疑,读者已经完全掌握了高等数学和复杂的统计学知识,所以他毫不留情地堆砌着各种公式和脚注,完全没有考虑过引入一些生动活泼的例子来辅助理解。读到一半的时候,我甚至开始怀疑自己是不是误拿了一本给专业计量经济学家准备的教科书。更要命的是,排版也极其不友好,小号字体密密麻麻地挤在一起,让我这个有轻微阅读疲劳的人感到眼睛刺痛。我希望作者能在再版时,能考虑加入一些清晰的图表和更贴近现实的案例分析,否则,这本书的受众群体恐怕会非常小众,只限于那些真正需要面对这些复杂量化模型的专业人士。对于我这样一个希望在日常工作中找到一些实用、易懂的量化思维指导的普通读者来说,这简直是一场灾难。我甚至不得不时常停下来,喝杯咖啡,起身活动一下,才能勉强跟上作者那令人晕眩的逻辑推演。
评分看看
评分A decent book. Although sometimes, the author raised the question but solved it a little bit vaguely...
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