自序 一切皆可量化
本书于2007年第一次出版，自从它面世以来，发生了很多事情。首先，出版商和我都发现，该书的书名《数据化决策》显然激起了读者的兴趣；其次，此后3年，该书一直是亚马逊唯一畅销的商业数学类图书，而且读者的兴趣始终不减。实际上，该书的官方网站www.howtomeasureanything.com上的注册量也一直在增加。它已经足够成功，以至于我可以向编辑谈谈出版第2本书的想法了。
本版新增内容
2008年，就在我即将完成第2本书的时候，金融危机发生了。我的第2本书《风险管理的失败》（The Failure of Risk Management）的主题就是风险管理，因为我觉得在《数据化决策》这本书中只用1章谈论风险显然不够。我认为，绝大多数用于风险评估与管理的普通方法根本经不起科学的严格检验。在金融危机前我就开始写作该书了，而且我谈的不仅仅是金融行业与金融危机，我还想谈谈卡特里娜飓风或“9·11”之类的事件。我还写了几篇文章，记录我和别人合作的研究成果。这些成果和读者在官网上的反馈意见，给我提供了很多新材料。所有这些，我都加进了本书的第2版中，不过基本内容仍然不变。
我为什么写这本书？
我写作该书是为了纠正当今很多组织中普遍存在的一个已经固化的观念：某些事物不可量化。人们主要通过直觉获得这个观念，它的代价是昂贵的。实际上，诸如产品质量的价值、员工士气、更加清洁的水对经济产生的影响等“无形之物”，经常是影响商业决策和政府政策的关键因素。一个重要的决策，常常需要人们对所谓的无形之物有更多了解，但如果决策者相信某些事情不可量化，那就根本不会考虑试着量化一下。
因此，人们作决策时，经常得不到本应得到的充分信息，出错的概率当然就增加了：资源被错配，好想法被拒绝，而坏想法却被接受，资金就这样被浪费了；甚至在某些情况下，生命和健康也被置于危险的境地。人们普遍认为，某些事物，即使是非常重要的事物，也许根本就不可量化，而这种观念就像散布在整个经济传动齿轮里的沙子。
所有重要事情的决策者如果知道任何事物都可以量化，肯定会受益无穷。当然，在一个民主和自由的社会里，选民和消费者也属于重要决策者。另外，更好的量化方式也将有助于你的生活或职业生涯中的决策。因此，我几乎可以肯定，你的生活早就受此影响了，只不过是坏的影响，因为你在作决策时缺乏定量研究。
我如何写作本书？
我经常发现客户缺乏某些关键数据，这些数据将对其决策产生重大影响，但他们根本就没想过量化这些数据。当某人称呼某物为不可量化的东西时，我就会想出一个量化它的具体方法。我开始怀疑“某物不可量化”是不成熟的结论，并且愿意作一些研究，以证明或否定该结论。但随着时光流逝，我总是发现，所谓不可量化的事物，早就被某个学者或另一个领域的专家量化过了。
与此同时，我还注意到，很多关于量化方法的书并没有把焦点放在“任何事物都可量化”上面，也没有把焦点放在让真正需要它们的人掌握这些方法上。这些书总是先假定读者早就知道某些事物可以被量化，然后便推演适当的算法。而且，这些书倾向于假设科学期刊上发表的文章可以满足读者的需求，因而并不讲解一般人能理解的、降低某些关键决策不确定性的方法。
1995年，我在观察多年之后得出结论，认为更好的量化方法可用于管理，而且这是一个市场。我把多个领域的方法汇集起来，开始创造这个市场。1995年以来，我从事了多个和量化有关的项目，它们范围广泛，让我对这个领域越发了解。事实上，不仅每一个被认为不可量化的事物都有量化手段，而且最难量化的无形之物也往往可以用令人吃惊的简单方法量化。所以，现在已经到了挑战人们旧观念的时候了。
写作本书的过程中，我好像在揭示一个巨大的秘密，而一旦秘密被揭开，很多事情也许就与以往不同了。我甚至觉得，对管理者来说，这也许是一场小型的科学革命，是一场可以和一个世纪前由弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）提出的“科学管理”方法所带来的管理革命比肩的运动。但和泰勒的方法相比，本书更适合21世纪的管理者。早期的科学管理聚焦于优化劳动过程，而我们现在需要优化用于管理决策的量化方法。
如何使用本书？
本书分为4部分。所有章节请按顺序阅读，因为前3部分的内容都是连续的。
第一部分说明所有事物都可量化，并提供了一些看起来似乎不可能量化的例子。这些应该会激发你进一步学习量化知识的求知欲。另外，该部分还包含了全书的哲学思想基础。所以，如果你以前没有读过任何这方面的东西，就得读这部分，尤其是关于量化定义的讨论至关重要，因为它会让你正确理解本书其余各部分的内容。
第二部分介绍如何具体量化事物并专注于不确定性、风险和信息价值。它们不仅是各自领域的量化方法，而且是掌握所有量化方法的基础。通过校准概率评估，你将学到如何量化自己的专业或工作领域内的不确定性以及怎样使用该信息来计算风险和量化的价值，这对理解下一部分至关重要。
第三部分是关于如何使用各种方法以减少不确定性，包括随机抽样和控制实验。该部分提供了一些近似计算的快速而简洁的方法，还讨论了通过应用每次观测的最新数据，逐步减少之前的不确定状态，从而提高量化准确性的方法。该部分还复习了你或许已经在概率论基础课中学过的某些知识，但只涉及必要的内容，目的是为第二部分所讨论的方法提供理论基础。关于回归建模和控制实验的一些更详细讨论，你可以略过，也可以仔细学习。至于如何学习，全看你的需要了。
第四部分收集了一些有趣的量化方法和案例，讨论了如何对诸如偏好、价值、灵活性和产品质量等进行量化。该部分包含了一些不太为人知的量化手段，例如如何修正人们的判断，甚至互联网也可作为测量仪器。本部分最后的内容是通过对案例的详细讨论，汇总书中所使用的方法。
在第1章我就给你提出了一个要求，写下你在家庭生活或工作中遇到的一个或多个看似不可量化的问题，然后带着这些特定问题阅读本书，找到量化它们的方法。如果运用本书所讨论的量化方法，至少对你的一个决策产生了影响，那你在本书上所花费的时间和金钱，就获得了几倍的回报。