蘋果橘子思考術:隱藏在熱狗大賽、生吞細菌與奈及利亞詐騙信中的驚人智慧
2014/08/01
第2章 最難說出口的三個字
- 每個人都有權擁有自己的觀點,但不是每個人都有權把自己想的當成事實。
第6章 就像給小朋友巧克力
- 我們說出口的東西,是我們認為其他人會想聽的東西,而私底下,我們則做著自己想做的事。經濟學家把這種現象,稱為稱為「宣稱偏好」 declared preferences與「展現偏好」revealed preferences,兩者之間往往存在巨大鴻溝。
- 不要聽人們說什麼,要看他們做什麼。
- 無論是什麼問題,重點在於找出何種誘因真的會起作用,而不只是你的道德羅盤告訴你應該要起作用的東西。
- 每當你與他人互動,彼此的互動會落入數種架構中的一種:金融架構、我們與他們架構、被愛之人架構、合作架構、權威人士架構。
- 設計正確的誘因機制有幾項簡單原則:
1. 找出人們「真正」在乎什麼,而不是他們說自己在乎什麼。
2. 就人們重視的面相提供誘因,但又要便宜到你能提供。
3. 留意人們的回應。如果他們的回應出乎意料,或是令人沮喪,從那次經驗中學習,然後嘗試不一樣的東西。
4. 盡量製造能讓敵對架構變成合作架構的誘因。
5. 永遠永遠不要以為,只因為一件事是「正確」的事,人們就會去做。
6. 要知道,有些人會不惜一切代價投機取巧,用你永遠想不到的方式打敗制度。就算只是為了不讓自己瘋掉,你也應該試著為他們的聰明才智鼓掌,而不是詛咒他們的貪婪。
第7章 所羅門王和搖滾樂手大衛‧李‧羅斯有什麼共通之處?
- 混合均衡pooling equilibrium,分離均衡separating equilibrium
- 一個說謊或欺騙他人的人,對誘因的反應,通常相當不同於誠實的人
- 讓你的花園自己除草 teach your garden to weed itself.
第8章 如何說服不想被說服的人?
- 第一步便是,意識到對手的意見,大概是依據意識形態與從眾思考,而不是事實與邏輯。
2015年12月19日 星期六
2015年12月18日 星期五
哲學的40堂公開課
哲學的40堂公開課:
從「提問的人」蘇格拉底到電腦之父圖靈,與大師一起漫步的哲學小旅程
2014/09/04
- 好好過生活,才不至於老來害怕回憶。
- 人生而自由,卻無處不在枷鎖之中。
- 如果你戴著染上玫瑰色的眼鏡,這副眼鏡會把你每個面向的視覺經驗都染上顏色。
- 形上學是指針對我們感官範圍之外的現實所做的研究,康德、叔本華與黑格爾都相信
有那樣的現實。
- 人類跟小刀之類的東西不同,並非設計來做特定的是。
- 如果你讓別人決定你怎麼活,那也是一個選擇,選擇成為別人期待你成為的那種人。
- 顯而易見的是,當你選擇要做一件事,不一定會做得很成功。你不成功的理由可能完全在你的控制範圍之外。但想做那件事、企圖做那件事以及如何回應自己的失敗,都是你的責任。
蘇格拉底 古希臘哲學家
柏拉圖 古希臘哲學家
亞里斯多德 古希臘哲學家
馬基維利 義大利政治哲學家 <君王論>
笛卡兒 法國哲學家
佛杭蘇瓦-馬西‧阿胡耶,筆名伏爾泰,蒙時期法國思想家、文學家
尚-賈克‧盧梭,瑞士哲學家 <社會契約論>
伊曼紐爾‧康德 德國哲學家
傑若米‧邊沁 英國哲學家、法學家
格奧爾格‧威廉‧佛里德里希‧黑格爾 德國哲學家
亞瑟‧叔本華 德國學家
約翰‧彌爾 英國哲學家
查爾斯‧達爾文 英國生物學家
卡爾‧馬克思 德國哲學家 <資本論>
佛里德里希‧恩格斯 德國哲學家
尼采 德國哲學家
西格蒙德‧佛洛伊德 精神分析學家
尚-保羅‧沙特 法國哲學家 (存在主義)
西蒙‧波娃 法國作家、存在主義哲學家
卡爾‧波普 英國哲學家
約翰‧羅爾斯 美國政治哲學家 <正義論>
從「提問的人」蘇格拉底到電腦之父圖靈,與大師一起漫步的哲學小旅程
2014/09/04
- 好好過生活,才不至於老來害怕回憶。
- 人生而自由,卻無處不在枷鎖之中。
- 如果你戴著染上玫瑰色的眼鏡,這副眼鏡會把你每個面向的視覺經驗都染上顏色。
- 形上學是指針對我們感官範圍之外的現實所做的研究,康德、叔本華與黑格爾都相信
有那樣的現實。
- 人類跟小刀之類的東西不同,並非設計來做特定的是。
- 如果你讓別人決定你怎麼活,那也是一個選擇,選擇成為別人期待你成為的那種人。
- 顯而易見的是,當你選擇要做一件事,不一定會做得很成功。你不成功的理由可能完全在你的控制範圍之外。但想做那件事、企圖做那件事以及如何回應自己的失敗,都是你的責任。
蘇格拉底 古希臘哲學家
柏拉圖 古希臘哲學家
亞里斯多德 古希臘哲學家
馬基維利 義大利政治哲學家 <君王論>
笛卡兒 法國哲學家
佛杭蘇瓦-馬西‧阿胡耶,筆名伏爾泰,蒙時期法國思想家、文學家
尚-賈克‧盧梭,瑞士哲學家 <社會契約論>
伊曼紐爾‧康德 德國哲學家
傑若米‧邊沁 英國哲學家、法學家
格奧爾格‧威廉‧佛里德里希‧黑格爾 德國哲學家
亞瑟‧叔本華 德國學家
約翰‧彌爾 英國哲學家
查爾斯‧達爾文 英國生物學家
卡爾‧馬克思 德國哲學家 <資本論>
佛里德里希‧恩格斯 德國哲學家
尼采 德國哲學家
西格蒙德‧佛洛伊德 精神分析學家
尚-保羅‧沙特 法國哲學家 (存在主義)
西蒙‧波娃 法國作家、存在主義哲學家
卡爾‧波普 英國哲學家
約翰‧羅爾斯 美國政治哲學家 <正義論>
2015年12月9日 星期三
從零開始穩穩賺:富朋友教你買基金、賺股票,3步驟實現財務自由!
從零開始穩穩賺
2015/02/06
CHAPTER3〈 賺股票〉買到好公司,退休金自動流進來
- 平均殖利率估價法
- 預期ROE估價法
- 股要觀察名單格式下載:http://blog.17rich.com/invtool
CHAPTER4〈 做配置〉打造財務自由之路
- 富朋友直授 最時和你的投資理財法
1.月薪三萬的社會新鮮人
50% 生活必需帳戶
10% 投資理財帳戶
10% 自我成長帳戶
5 % 盡情享樂帳戶
10% 投資理財帳戶
2.月薪五萬的單身上班族
40% 生活必需帳戶
30% 投資理財帳戶
- 存1/5準備打折時進場投資績優股
- 剩下以7:3的方式購買全球的股票基金與債券基金
10% 購屋基金
10% 長期計畫基金
5 % 旅遊基金
5 % 盡情享樂基金
3. 月薪11萬的雙薪家庭
60% 生活必需帳戶
20% 投資理財帳戶
16% 長期計劃帳戶
4 % 教育資金帳戶
- 五個財務行動,讓錢真的為自己工作
持續記帳、做預算等於有計畫地存錢、備足緊急預備金3-6個月、一財務目標費支出、累積能穩定產品線金流的資產
2015/02/06
CHAPTER3〈 賺股票〉買到好公司,退休金自動流進來
- 平均殖利率估價法
- 預期ROE估價法
- 股要觀察名單格式下載:http://blog.17rich.com/invtool
CHAPTER4〈 做配置〉打造財務自由之路
- 富朋友直授 最時和你的投資理財法
1.月薪三萬的社會新鮮人
50% 生活必需帳戶
10% 投資理財帳戶
10% 自我成長帳戶
5 % 盡情享樂帳戶
10% 投資理財帳戶
2.月薪五萬的單身上班族
40% 生活必需帳戶
30% 投資理財帳戶
- 存1/5準備打折時進場投資績優股
- 剩下以7:3的方式購買全球的股票基金與債券基金
10% 購屋基金
10% 長期計畫基金
5 % 旅遊基金
5 % 盡情享樂基金
3. 月薪11萬的雙薪家庭
60% 生活必需帳戶
20% 投資理財帳戶
16% 長期計劃帳戶
4 % 教育資金帳戶
- 五個財務行動,讓錢真的為自己工作
持續記帳、做預算等於有計畫地存錢、備足緊急預備金3-6個月、一財務目標費支出、累積能穩定產品線金流的資產
2015年12月5日 星期六
大數據@工作力:如何運用巨量資料,打造個人與企業競爭優勢
大數據@工作力:如何運用巨量資料,打造個人與企業競爭優勢
Thomas H. Davenport
2014/11/25
第一章 為何企業與個人都需要大數據?
第二章 大數據將如何改變工作、企業與產業
第三章 發展大數據策略
- 你希望應用大數據實現什麼目標?
降低成本、縮短時間、發展新產品、支援內部事業決策
-如果公司內部缺乏資源做這樣的評估,幾家大數據導向的企業,
像是勤業眾信(Deloitte)、埃森哲(Accenture)以及IBM的全球服務事業群,
應該都會很樂意派出他們的顧問提供協助。
第四章 大數據的人才面
F資料科學家的特質:
1.駭客
會寫程式;(Python,Hive,Pig,Java,MapReduce/Hadoop)
能理解大數據技術架構
2.科學家
能提供佐證支援決策;即興;性急
3.可靠的顧問
良好的溝通能力與人際技巧;能設計決策架構;了解決策流程
4.量化分析師
能做統計分析;能做視覺資料分析;機器學習;能分析文字、影片或圖像等非結構資料
(數學,統計,自然語言處理NLP,Natural Language Processing)
- 有了大數據,組織會直接分析整個母體的資料。假如你不是根據樣本的結果推論母體情形,就不必再擔心什麼統計顯著性(觀察到的結果能否代表母體)的問題。
5.商業專家
懂得企業如何運作、如何賺錢;對於要把資料分析與大數據應用在哪些層面很有看法
C垂直型的資料科學家:
對於某些較狹隘的領域擁有很深入的知識。他們可能是熟知各種排序法則之運算複雜性的電腦科學家;可能是對特徵值、奇異值分解及其數值穩定性等無所不知的統計學家;可能是有幾年時間為應用程式介面API的開發及網路爬行技術撰寫Python程式碼(包括繪圖函式庫)的軟體工程師;可能有個出色的資料建模、資料倉儲、圖形資料庫、Hadoop與NoSQL專業知識的資料庫高手;也可能是專精貝式網路(Bayesian Network)、SAS與SVM的模型預測師。
C水平的資料科學家:
是商業資料分析師、統計學家、電腦科學家,以及特定領域專家的混合體。他們結合了願景與技術知識。他們或許不是特徵值、一般線性模型及其他辦過時的統計技術專家,卻懂得一些能應用未結構化資料、串流資料及大數據的更現代、更資料導向的技術...他們能設計出穩健、有效能、簡單、可複製、可擴充的程式碼與演算法則。
F資料科學家何處尋?
1.來自大學的資料科學家
資料科學學位->課程主要是碩士等級的課程;例如,加州大學、柏克萊大學,以及紐約大學。
線上課程->史丹佛與麻省理工學院等學校在線上提供大數據、機器學習、Python等腳本語言設計等課程。
商業資料分析課程(已加入資料科學內容)->北卡羅萊納州立大學(是所有這課程的始祖)、西北大學、紐約大學、史蒂芬斯理工學院、路易斯安納州立大學、田納西大學、巴拉馬大學、辛辛那提大學,以及舊金山大學等學校。
2.大學以外的來源
EMC,IBM,勤業眾信(Deloitte)(和印第安納大學的凱來商學院Kelly School of Business合作),埃森哲(Accenture)
第五章 大數據的技術
圖5-1 大數據技術概述
IBM,Oracle,SAP,Teradata,SAS,SPSS,R,機器學習
圖5-2大數據技術堆疊
儲存、平台基礎架構、資料、應用程式碼、商業觀點、應用程式
圖5-4大數據技術的生態系統
第六章 大數據的成功條件
第七章 我們可以從新創和線上企業學到什麼?
第八章 大企業怎麼做?
國際數據分析研究所、天睿Aster
Thomas H. Davenport
2014/11/25
第一章 為何企業與個人都需要大數據?
第二章 大數據將如何改變工作、企業與產業
第三章 發展大數據策略
- 你希望應用大數據實現什麼目標?
降低成本、縮短時間、發展新產品、支援內部事業決策
-如果公司內部缺乏資源做這樣的評估,幾家大數據導向的企業,
像是勤業眾信(Deloitte)、埃森哲(Accenture)以及IBM的全球服務事業群,
應該都會很樂意派出他們的顧問提供協助。
第四章 大數據的人才面
F資料科學家的特質:
1.駭客
會寫程式;(Python,Hive,Pig,Java,MapReduce/Hadoop)
能理解大數據技術架構
2.科學家
能提供佐證支援決策;即興;性急
3.可靠的顧問
良好的溝通能力與人際技巧;能設計決策架構;了解決策流程
4.量化分析師
能做統計分析;能做視覺資料分析;機器學習;能分析文字、影片或圖像等非結構資料
(數學,統計,自然語言處理NLP,Natural Language Processing)
- 有了大數據,組織會直接分析整個母體的資料。假如你不是根據樣本的結果推論母體情形,就不必再擔心什麼統計顯著性(觀察到的結果能否代表母體)的問題。
5.商業專家
懂得企業如何運作、如何賺錢;對於要把資料分析與大數據應用在哪些層面很有看法
C垂直型的資料科學家:
對於某些較狹隘的領域擁有很深入的知識。他們可能是熟知各種排序法則之運算複雜性的電腦科學家;可能是對特徵值、奇異值分解及其數值穩定性等無所不知的統計學家;可能是有幾年時間為應用程式介面API的開發及網路爬行技術撰寫Python程式碼(包括繪圖函式庫)的軟體工程師;可能有個出色的資料建模、資料倉儲、圖形資料庫、Hadoop與NoSQL專業知識的資料庫高手;也可能是專精貝式網路(Bayesian Network)、SAS與SVM的模型預測師。
C水平的資料科學家:
是商業資料分析師、統計學家、電腦科學家,以及特定領域專家的混合體。他們結合了願景與技術知識。他們或許不是特徵值、一般線性模型及其他辦過時的統計技術專家,卻懂得一些能應用未結構化資料、串流資料及大數據的更現代、更資料導向的技術...他們能設計出穩健、有效能、簡單、可複製、可擴充的程式碼與演算法則。
F資料科學家何處尋?
1.來自大學的資料科學家
資料科學學位->課程主要是碩士等級的課程;例如,加州大學、柏克萊大學,以及紐約大學。
線上課程->史丹佛與麻省理工學院等學校在線上提供大數據、機器學習、Python等腳本語言設計等課程。
商業資料分析課程(已加入資料科學內容)->北卡羅萊納州立大學(是所有這課程的始祖)、西北大學、紐約大學、史蒂芬斯理工學院、路易斯安納州立大學、田納西大學、巴拉馬大學、辛辛那提大學,以及舊金山大學等學校。
2.大學以外的來源
EMC,IBM,勤業眾信(Deloitte)(和印第安納大學的凱來商學院Kelly School of Business合作),埃森哲(Accenture)
第五章 大數據的技術
圖5-1 大數據技術概述
IBM,Oracle,SAP,Teradata,SAS,SPSS,R,機器學習
圖5-2大數據技術堆疊
儲存、平台基礎架構、資料、應用程式碼、商業觀點、應用程式
圖5-4大數據技術的生態系統
第六章 大數據的成功條件
第七章 我們可以從新創和線上企業學到什麼?
第八章 大企業怎麼做?
國際數據分析研究所、天睿Aster
位置:
台灣台北
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