管理学基础同步练习与训练

管理学基础同步练习与训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:尹正年
出品人:
页数:112
译者:
出版时间:2009-8
价格:15.00元
装帧:
isbn号码:9787811382600
丛书系列:
图书标签:
  • 管理学
  • 基础
  • 同步练习
  • 训练
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具体描述

管理学基础同步练习与训练,ISBN:9787811382600,作者:尹正年 编

《精益决策:如何在不确定性中找到最优路径》 在这瞬息万变的商业世界中,有效的决策能力已成为决定个人和组织成败的关键。然而,许多管理者在面对复杂多变的环境时,往往感到力不从心,难以做出明智的选择,导致错失良机,甚至引发危机。《精益决策:如何在不确定性中找到最优路径》是一本为应对这一挑战而精心打造的实践指南。本书深入剖析了决策过程中的核心挑战,并提供了一套系统、可行的框架和工具,帮助读者掌握在信息不完全、环境高度不确定性下做出高质量决策的方法。 本书的核心在于“精益”——强调在决策过程中追求效率、减少浪费,并以最小的代价快速验证和迭代。作者认为,传统的、依赖大量静态数据的决策模式在今天已显得滞后。取而代之的是一种更加敏捷、基于学习和实验的决策理念。因此,本书从根本上重塑了读者对决策的认知,不再将决策视为一个孤立的瞬间,而是看作一个持续的学习和调整过程。 本书内容亮点: 洞察不确定性: 书中首先详细阐述了不确定性的不同维度及其对决策的影响。它区分了可预测的风险、模糊的未知和完全的混沌,并指导读者如何识别当前所处的环境类型,从而选择最适合的决策策略。通过生动的案例分析,读者将学会如何理解“黑天鹅事件”及其潜在的预警信号。 精益决策框架: 本书的核心是“精益决策框架”(Lean Decision Framework, LDF)。这个框架由一系列相互关联的步骤组成,旨在引导读者逐步完成一个高质量的决策过程。 定义问题与目标: 强调清晰地界定决策问题,并将其与更宏观的战略目标对齐。本书提供了多种工具,如“目标分解法”和“影响图”,帮助读者精确地定义问题范围和关键成功指标。 假设生成与验证: 传统的决策往往基于已知事实,而本书则鼓励从“假设”出发。读者将学习如何从问题中提炼出关键假设,并设计出最小可行性测试(Minimum Viable Tests, MVT)来快速验证这些假设。这些测试可能是小规模的市场调研、概念验证项目,甚至是模拟演练。 数据收集与分析的智慧: 与信息爆炸的时代相悖,本书强调“有效”的数据收集,而非“海量”数据。读者将学习如何识别对决策最有价值的信息,如何利用“数据漏斗”过滤噪音,以及如何运用定性与定量相结合的分析方法来支持决策。 选项生成与评估: 本书提供了多种创意方法来生成多样化的决策选项,例如“头脑风暴的升级版”、“ SCAMPER 方法”以及“类比思维”。在评估选项时,除了传统的成本效益分析,还引入了“风险-回报矩阵”、“情景分析”以及“机会成本评估”等工具,帮助读者更全面地衡量不同方案的优劣。 行动与迭代: 决策并非终点,而是新旅程的开始。本书详细介绍了如何将选定的方案转化为具体的行动计划,并强调“小步快跑,快速反馈”的迭代思维。读者将学习如何建立反馈机制,及时调整策略,以适应不断变化的环境。 认知偏差的识别与规避: 决策过程中,认知偏差是潜藏的“敌人”。本书深入探讨了“锚定效应”、“确认偏差”、“损失厌恶”等常见的认知偏差,并提供了切实可行的策略来识别和克服它们。通过自我反思练习和同伴审视机制,读者可以提升决策的客观性和理性。 团队决策的艺术: 许多关键决策需要团队协作。《精益决策》也为团队决策提供了宝贵的指导。它介绍了如何构建一个鼓励开放沟通、尊重不同意见的决策氛围,如何有效管理团队中的意见分歧,以及如何利用集体智慧来做出更优的决策。本书强调赋能团队成员,使其成为决策过程的积极参与者,而非被动接受者。 决策工具箱: 书中提供了一个丰富而实用的决策工具箱,包括但不限于: SWOT分析的精益化应用: 如何让SWOT分析更具前瞻性和可操作性。 决策树与贝叶斯推理简介: 在需要概率性思考时,如何运用这些工具。 A/B测试与用户画像: 在面向客户的决策中,如何利用数据驱动洞察。 帕累托优化与多标准决策分析: 在面对多个目标和约束条件时,如何做出权衡。 《精益决策:如何在不确定性中找到最优路径》不仅是一本理论著作,更是一本操作手册。它将复杂的决策理论化繁为简,用清晰的语言、丰富的案例和实用的工具,帮助读者掌握一项至关重要的能力。无论您是初创企业的创始人、资深的管理层,还是希望在职业生涯中更上一层楼的个人,本书都将为您提供一套强大的思维方式和实践方法,让您在每一次决策中都能更自信、更从容地走向成功。本书旨在赋能读者,让他们能够化不确定性为机遇,在变幻莫测的世界中,找到通往卓越的清晰路径。

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