蘋果橘子思考術

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。

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

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

我的奮鬥

我的奮鬥
民國61年
希特勒 Adolf Hitler

- 大理論家，就是大領袖，是少有的。煽動家，大都具備著大領袖的才具。自然，這種才具，不是純用科學方法去研究問題的人所樂聞的。煽動家，雖然不過是一個狡黠的政客；可是他既能將某種觀念傳播給民眾，可見他必定是一位心理學家。如果叫他來做領袖，必定較不通人情的理論家為優。所以講到領袖的才能，就是指能夠鼓動群眾的才能而言。理想家和領導群眾的能力，是截然的兩件是。假使一個人一身而能具備理論家、組織家和領袖的本領，這是真的了不得的偉大人物。

輕鬆搞懂數字爆的料：不需統計背景，也能練就數據解讀力

輕鬆搞懂數字爆的料
Thomas H. DAVENPORT
2015/03/26

第1章 人人必備分析力                        　
- 量化分析:三階段與六步驟：
建構問題-1.確認問題 2.檢視既有發現
解答問題-3.建立模型(選擇變項) 4.蒐集資料 5.分析資料
溝通與行動-6.說明結果與採取行動
- 量化分析的故事至少有六種類型：
跡證鑑識型,原來如此型,瘋狂科學家型,問卷調查型,預測型,講古型

第2章 建構問題                                　
第3章 解答問題                                　
- 各類分析的主要軟體供應商：
報表軟體-
BOARD International
IBM Cognos
Information Buliders WebFOCUS
Microsoft Excel/SQL server/SharePoint
MicroStrategy
Panorama
SAP Business Object

互動式視覺化分析-
QlikTech QlikView
Tableau
TIBCO Spotfire

量化模式或統計模型建構-
IBM SPSS
R (開放原始碼套裝軟體)
SAS　

- 重要統計觀念和技巧：
變異數分析 (ANOVA,analysis of variance)
因果關係 (causality)
集群分析 (clustering or cluster analysis)
相關分析 (correlation)
依變項 (dependent variable)
因素分析 (factor analysis)
卡方檢定 (chi square test)或適合度檢定(goodness-of-fit)
假設檢定 (hypothesis testing)
自變項 (independent variable)
p值 (p-value)
迴歸分析 (regression)
R平方 (R-squared)
顯著水準 (significance level)
t檢定 (t-test)
型一錯誤或α錯誤

第4章 溝通與行動                            　
- 視覺化分析技術與目的與種類
看見資料點(data point)之間的關係-
散佈圖(Scatterplot),矩陣圖(Matrix plot),熱圖(Heat map),網路圖(Network diagram)

比較單一變項的一組次數和數值-
條狀圖(Bar chart),直方圖(Histogram),泡泡圖(Bubble chart)

顯示某變項與另一變項(一般來說是時間)之間的起落關係-
折線圖(Line graph),堆疊圖(Stack graph)

看見整體的個別部分並它們之間的關係-
圓餅圖(Pie chart),樹狀圖(Tree map)

按地理分佈來理解資料-
分析文本數-
標籤雲(Tag cloud),詞組網(Phrase net)

第5章 量化分析與創意                        　
- 量化分析與創意

第6章 鍛練數字分析腦
-建議書籍：
Stephen K. Campbell統計思維之不足與謬誤(Flaws and Fallacies in Statistical Thinking)
Philip Good,James Hardin如何避免統計常見錯誤
(Common Errors in Statistics and How to Avoid Them)
Nassim Nicholas隨機騙局(Fooled by Randomness)
Richard Isaac樂在機率(The Pleasure of Probability)
Leonard Mlodinow醉漢走路(The Drunkard's Walk:How Randomness Rules Our Lifrs)
Edward Tuffe                        　
基礎統計學
研究方法
Heinz Kohler商務與經濟統計學(Statistics for Business and Economics)

- 量化分析的好問題
有任何資料支持你這項假設嗎？
你能告訴我分析的資料來源嗎？
你確定樣本資料能代表母體嗎？
資料分佈背後的假設是什麼？
哪些特定情況會導致你的假設和模式失效？
你能否告訴我，為什麼你要用這方式來分析？
為了讓資料吻合模式，你在資料上做了什麼轉換？
你是否想過採用其他分析方法？若有，為什麼排除了那些方法？
你認為自變項導致依變項改變的可能性有多高？是否可用更多分析確認證因果關係？

第7章 與量化分析師共事                        　
- 電影利益風暴(Margin Call)
- Liam Fahey策略與領導(Strategy and Leadership)

下班後賺更多

下班後賺更多：記帳、存錢、再投資，富朋友的「破窮理財法」提早20年退休不是夢！
2014/01/04

- 決定各帳戶的存錢比例
投資理財帳戶10%,自我成長帳戶10%,盡情享樂帳戶10%,長期計劃帳戶20%,生活必需帳戶50%

-存錢效率= 真正存下的錢/月可支配金額
-自動化現金流分配系統

-訂做個人專屬的現金分配地圖

-經過好公司選股策略的篩選後，接著就要決定股票的價值以及進場買股的時機
挖掘好公司價值公式1  平均殖利率估價法
-好公司價值=年平均現金股利/預期報酬率
挖掘好公司價值公式2  預期ROE估價法
-好公司價值=ROE*每股淨利/預期報酬率
-建立個人股票投資SOP
1.尋找心中的好公司
2.觀察好公司的ROE變化
3.運用好公司價值公司，計算價值基準
4.等待股市利空消息