大数决策往往如同醉汉在黑夜中寻找电线杆，其实只想有个支撑。书中的这段描述很切合实际。现实往往我们有了答案，再寻找支持数据。这就让结论与实际南辕北辙。在需要决策的现实社会往往这种失误过多。那么小数决策能否成为正确依据，好像也不是那么令人信服。 #评分原则：自娱自乐不推荐。5: 公认经典，不敢妄评；4: 眼前一亮，很受启发；3: 分歧共鸣，不亦快哉；2: 我就看看，作者辛苦。

没有什么实质内容

如果你也认可卡尼曼的《思考，快与慢》，那么可以读读这本书，看看如何把系统 1 和系统 2 结合起来。定量直觉的概念和方法值得学习，学会提问题是决策的开始现代社会缺的不是数据，而是分析数据的能力没有完美的决策，要接受概率思维，而非执着于精确思维

要做一个更好的决策者，不要只是做一个更好的分析者，这是定量直觉的核心。分析是对复杂问题各个组成部分的详细评估，以便更好地理解复杂问题。这是必要的，但还不足以促使人们采取行动。为了促使人们采取行动，你需要让利益相关者团结在决策而不是数据周围；你需要让他们参与决策时刻，而不是分析模型；你需要提供数据背景，而不是深入细节；你需要综合信息，而不是总结数字。

这本书介绍了如何决策的方法和工具。关于讲决策的书得到里面太多了还有课程，精英日课里面就有好多关于讲如何科学决策的内容，书提到了数据在决策过程中的作用和应用，读这本书的感受是提到的内容不是很新。我觉得既然讲决策方法，肯定是你这个方法决策相对成功率要相对高一些，但实际上作者在后面又说 “借助定量直觉，你可以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完美决策永远不可能真正存在。” 感觉他说这句话前面的内容都白写了，意思就是，你决策失败跟他没有关系，因为没有完美的决策。这就是一句正确的废话。

化繁为简是最难的事情，本书讲了小数据的决策实际是大数据运用的最基础阶段的思考，能把一个个小决策做好，叠加式进步是真的脚踏实地知行合一

模糊的对好过精确的错 IWIK，以终为始底线变顶线思考压力测试费米，善用简单近似值善用猜估进行决策自下而上分析，自上而下表述回应而非反应，沉默是金从提问开始，培养定量直觉进行决策的能力

1 做个更好的决策者 而不只是分析者。2 界定问题的投入决定决策质量。3 压力测试：评估可靠性。4 综合本质 添加一些判断。5 I Wish I Knew 以终为始。6 底线变顶线 结论做标题。7 学会猜估 像费米一样思考。8 模糊的正确 而非 精确的错误。

我不知道我为什么要读这本书。我不知道想从这处理得到什么。结果是我从这本书里面看得到的东西很少。内容有点艰涩。

数据只是工具，洞察才是目标。我们需要学会从数据中提取有价值的信息，而不是被数据所淹没。很多决策，都是在缺少数据的情况下做出的，这就需要我们培养 “定量直觉能力”。所谓定量直觉，是指通过精确提问、背景分析和信息综合，利用不完整的信息，总览全局做出决策的能力。决策者有时宁愿 “精确地错”，也不愿 “模糊地对”。他们可能更愿意看到精确但与问题不太相关的可用数据集，而不是那些不太精确却对决策至关重要的数据。也许是为了免责，也许是因为无能。总之，牛人不会这样做决策。爱因斯坦曾说：如果有 1 小时来解决问题，我会用 55 分钟思考问题，用 5 分钟思考解决问题的方法。为什么明明非常努力了，却没有成功？失败更多是因为解决了错误的问题，而不是因为用错误的方法解决了正确的问题。如果找到的是真问题，也许问题已经解决了一大半。房间里最聪明的人往往不是能给出正确答案的人，而是能问对问题的人。因此，领导者不应该要求下属带着方案提出问题，只要能够提出正确的问题就值得褒奖。

大智若 “愚”，在不确定性中从容决策在这个数据驱动的时代，我们常常误以为只要有足够的数据，就能做出完美的决策。然而，本书揭示了真正的挑战并非数据的缺乏，而是缺少正确使用数据的判断力。本书为我们提供了一个全新的视角，帮助我们在数据的海洋中找到真正重要的信息，并将其与人类的智慧和经验相结合。它教会我们如何在数据和直觉之间找到平衡，在不确定性中做出更明智、更自信的决策。对于中国的管理者和决策者来说，这本书的洞见尤为宝贵。在中国快速变化的商业环境中，我们常常面临信息不完整、时间紧迫的决策场景。“定量直觉” 的方法论可以帮助我们在这种环境下做出更好的决策。

大数分析，小数决策，定量理性，直觉判断。

多元背景使得《小数决策》既有理论深度，又有实际操作上的指导，非常适合希望提升决策能力的读者。而本书的译者车品觉先生，被认为是中国大数据领域的先驱之一，对推动中国大数据技术的发展和应用做出了重要贡献。我曾读过他写的《决战大数据》，他的经验和见解为许多企业和研究者提供了宝贵的参考。