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当你能够量化你谈论的事物，并且能用数字描述它时，你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述，那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态。 （英国物理学家 开尔文勋爵）
凡事皆可量化。如果人们找到观测事物的方式，并找到某种方法，无论这种方法多么“模糊”，它能让你知道得比以前更多，那么它就是一种量化方法。实际上，对那些看似不可量化的东西，人们总能找到相对简单的量化方法。
在本书中，我们将讨论怎样找到那些在商业领域中经常被称为“无形之物（Intangibles）”的价值。对“无形之物”这个词一般有两种理解。一种理解是按照字面之意，无形之物从物理上说确实是触摸不到的东西，但这些事物却被广泛认为是可量化的，这是最普遍的一种理解。例如时间、财政预算、专利权等。实际上，围绕诸如版权和商标估价等所谓的无形之物，人们已经建立起了发达的产业。另一种理解是：从任何方面都完全无法直接或间接量化的事物。我认为，从这个意义上说，无形之物根本就不存在。
在你工作的组织里，或许你已经听说了“无形之物”：那些可能用任何方法都无法量化的东西。这些东西无法量化的想法是如此强烈，以至于你根本不再量化了。然而，这些量化方法或许会告诉你一些令你吃惊，进而促进你学习的知识。在现实生活中，你也许已经遇到过一个或多个这样的“无形之物”，例如：
以上例子都和一个组织作出的重大决策密切相关，无论是商业计划还是政府政策，一项耗资巨大的项目都可能具有无法估量的重要影响。但在绝大多数组织里，由于相关的“无形之物”在人们眼里是不可量化的，因此在作决策时，人们几乎从未获得充分的信息，而这本书可以做到。
在审议投资提案和决定是否通过“指导委员会”时，我曾多次看到这样一种情况：有时，委员会会断然拒绝看起来收益比较“微薄”的投资提案。这些投资提案也许和信息技术、新产品的研究与开发、重大房地产开发或广告宣传活动相关。诸如“口口宣传的效果提高了”“减少战略风险”或“优质品牌定位”等重要因素，在评价过程中都被忽视，因为它们是不可量化的。提议被否决并不是因为提议人没有测算收益，而是人们相信不可能测算收益，永远不可能。由此带来的后果是，仅仅因为人人都知道如何量化一些事物，而不知道如何量化另一些事物，一些最重要的战略提议就这样被忽视了，但诸如节约开支这样的小主意却得到了重视。同样令人不安的是，很多重大投资项目根本没有衡量标准，却都通过了议案。而事实上，一些组织在分析和量化上述列表中的所有项目时取得了成功，而他们使用的方法也许不像你想象的那么复杂。本书的目的就是让组织机构明白两件事：
为了实现这两个目标，本书将指出对无形之物的常见认识误区，呈现如何量化无形之物的通用方法，并为一些特殊问题提供有趣的解决方法。此外，我还搜集了一些人们解决最困难的量化问题的实例，希望能给读者启发。
通过本书，我还希望与量化工作紧密相关的、看似神秘难懂的统计学变得通俗易懂，而通过对统计学的讲解完全可以做到这一点。本书中，大多数数学问题都尽可能地被转化为简单的图形、表格和计算过程。 本书所用方法比统计学的传统教材简单得多，所以大家要克服对量化方法的恐惧情绪。实际上，读者根本不需要任何高级的数学训练，只要有一定清晰定义问题的能力就行了。
我有一个建议：当你阅读本书前，请写下你认为不可量化或者找不到量化方法的事物。在读完本书后，你应该能解决这些问题，请别退缩。我们将谈论看起来几乎不可量化的事物，例如海洋里有多少鱼、幸福婚姻的价值甚至人生的价值。如果你想量化和商业、政府、教育、艺术或其他任何事物，都可采用本书的方法。
如果以“数据化决策”这类文字为标题，即使写出多本大部头著作，也很难保证面面俱到。我的目标并非想囊括每个物理学或经济学领域，这些学科早就有解决各种有趣问题的量化方法了，而且这些领域的专家们早已认定他们研究的东西并非“无形之物”。因此，本书关注的焦点是与组织机构的主要决策相关甚至是至关重要的，但目前看起来没有量化方法的事物。
如果我没有提到你遇到的难题，请不要认为本书的解决方法对你不适用。本书后面谈到的方法适用于和你公司、社区甚至个人生活息息相关的任何不确定性问题。作出这个推断并不困难，你可以回顾一下，学习小学数学时，你可能没有学过怎样计算347×79，但你知道同样的数学运算过程适用于任何数字的计算。因此，如果你的问题恰好是本书没有特别提到的，比如量化更好的产品标签法的价值、量化电影脚本的质量，或者量化动员大会的效果等，请不要沮丧。请读完整本书并按照书中提供的步骤操作吧，它们将成为完全可测之物。
首先，我给出定义和解决商业领域中的量化难题的3个建议：
也许你会认为前两点显而易见，根本不值一提。它们的确看起来很明显，但即使管理顾问、绩效测评专家甚至统计学家已经在头脑中作了充分准备，也很少能解决这些用于辅助决策的、意图明显的难题，因为他们也缺乏很多商业量化手段。 量化是减少不确定性、优化问题的有效手段。 一个商学院的教授在读了本书第一版内容后认为，我写了一本关于“决策分析”这一多少有些生僻的领域的书，并把它隐藏在关于量化的标题之下，所以商业和政府人士可能会读它。虽然这并不是我写此书的本意，但我认为他的评论正中要害。量化和决策支持密切相关，而且在量化领域本身，也要作一些决策。
如果决策难题有相当高的不确定性，而且如果决策错误会导致严重后果，那么减少不确定性的量化工作就具有很高价值；但如果量化结果无法产生重要影响，那么就没人会关心量化工作。同样，如果量化可以随时、随意地做，并且量化结果较有价值，那么我们就不会在量化什么、怎样量化，甚至是否量化等方面陷入进退两难的境地。
的确，量化本身是有市场价值的，例如对消费者的调查，哪怕量化结果只是为了满足人们的好奇心或娱乐心理，它也是有价值的。但是在辅助决策领域，量化方法必须满足该领域的需要。即使一项量化工作不能给你的决策提供信息帮助，也仍然会对其他决策有所帮助。如果这样，就会有人愿意为之付费。如果你对浑身长毛的猛犸象到底出了什么问题而导致其灭绝有兴趣，那我将再次确信，本书对你如何定义问题会有所帮助。从这里开始，本书将在3大领域展开探讨：
实际上，有效量化往往比人们一开始想象的简单得多。在第2章，我将通过3个聪明人的例子来说明这点，他们所量化的事物，以前都被认为很难量化，甚至不可能量化。