決策分析與管理：全面決策品質提升的架構與方法(第2版)（簡體書）

本書綜括決策研究與應用之精華，結合中西方理論，依序探討決策理論基礎、系統化決策分析架構、多屬性決策、風險決策、數字決策與現代決策工具，並結合作者于產學合作研究的實證案例，深度剖析第一手的實務決策過程和心得，為個人和組織全面提升決策質量的z佳參考書籍。本次改版全面精簡既有內容，並大幅更新理論內容、個案、圖表及數據，提供z深入的產業實務剖析與探討。

簡禎富，新竹清華大學 清華講座教授：工業工程與工程管理學系/EMBA/MBA
新竹清華大學智能製造跨院高階主管碩士在職專班（AIMS Fellows）主任
臺灣“人工智能製造系統研究中心”主任/工業工程與管理學門召集人
臺灣“IC產業同盟”暨清華-台積電卓越製造中心主持人。

目錄



第1篇決策分析緒論

第1章決策： 競爭策略與經營管理的核心

1.1決策的本質

1.1.1決策與策略的關聯

1.1.2結構化、半結構化與非結構化決策問題

1.1.3經常面臨的或獨特的決策問題

1.1.4預期的或偶發的決策問題

1.1.5深思熟慮的或必須實時決定的決策問題

1.1.6決策者與受決策影響者

1.1.7主觀的或客觀的決策

1.1.8理性的或非理性的決策

1.1.9規範的、處方的或敘述的決策研究

1.2決策型組織

1.3決策的王道與決策質量的提升

1.4本書架構

問題與討論
第2章決策問題的類型

2.1決策者的人數

2.2方案的多少與可選擇的數量

2.3決策環境的狀態

2.4信息的特性

2.5決策的思考縱深

2.6決策的層級關係

2.7決策的對手

2.8決策負面後果的風險

2.9決策的目的和應用

2.10價值中心法決策分析

問題與討論
第3章決策陷阱

3.1決策陷阱的種類


3.1.1沒有找對問題的偏差

3.1.2過度自信的偏差

3.1.3框架效應的偏差

3.1.4基準點偏差

3.1.5可得性偏差






3.1.6證實偏差

3.1.7忽視偏差

3.1.8近期偏差

3.1.9代表性偏差

3.1.10保守性偏差

3.1.11隨機偏差

3.1.12推論偏差

3.1.13現狀偏差

3.1.14滿意偏差

3.1.15難以權衡不同層次目標的偏差

3.1.16想討好每一個人的偏差

3.1.17局部思考的偏差

3.2決策陷阱的應對

3.3結論

問題與討論

第2篇系統化決策分析

第4章架構問題與系統化決策過程

4.1紫式決策分析架構

4.2瞭解問題與問題定義

4.3優勢發掘與問題範圍界定

4.3.1目標

4.3.2不確定因子

4.3.3策略和決策方案

4.4架構影響關係

4.4.1目標層級架構

4.4.2不確定因子間的關聯

4.4.3方案

4.5感受和客觀敘述

4.5.1屬性

4.5.2可能的狀態

4.5.3方案的預期成果

4.6綜合判斷與權衡

4.6.1屬性相對權重

4.6.2可能狀態發生的概率

4.6.3決策者的主觀價值與主觀效用

4.7最佳決策與執行回饋

4.8應用實例――科技發展計劃績效評估機制的建立


4.8.1案例簡介

4.8.2案例分析

4.8.3案例小結

4.9結論

問題與討論
第5章決策目標與評估屬性

5.1目標的定義

5.2目標的應用

5.3目標的類型

5.4產生目標的方法

5.5架構決策目標的關係

5.5.1根本目標層級

5.5.2工具目標網絡

5.6評估屬性

5.7目標與屬性集合的效度

5.7.1完整性

5.7.2可衡量性

5.7.3可分解性

5.7.4不重複性

5.7.5最小化

5.8決策型組織與績效指標

5.9目標層級架構應用實例――建構頻譜使用效益評估指標

5.10結論

問題與討論
第6章方案產生與決策創意

6.1創意產生的概念和階段

6.2方案創新的思維方式

6.2.1價值專注

6.2.2習慣領域

6.2.3創意檢查表

6.2.4隱喻思維

6.2.5策略生成表

6.2.6群體決策技術

6.2.7TRIZ法

6.3產生更好方案的關鍵

6.3.1善用目標

6.3.2挑戰(真實或假想的)限制

6.3.3改變遊戲規則與破壞式創新

6.3.4強烈的靈感和高度的想像力

6.3.5發掘潛意識和更深層的思考

6.3.6從經驗學習

6.3.7導師與專家意見

6.3.8多元化思考與分散方案

6.3.9先產生方案然後再評估

6.3.10不放棄尋求新方案

6.4方案的類型

6.4.1過程方案

6.4.2雙贏方案

6.4.3信息搜集方案

6.4.4買時間方案

6.4.5兩邊下注方案

6.4.6串行化方案

6.4.7組合方案

6.4.8風險分擔方案

6.4.9保險方案

6.4.10撤出方案

6.5方案產生過程中可能發生的錯誤

6.6自我檢驗，進入下一個決策步驟

6.7結論

問題與討論
第7章結果衡量與權衡

7.1建立結果表

7.2評估屬性值的尺度

7.3建構尺度的衡量工具

7.4衡量尺度的種類與轉換

7.5尺度誤差

7.5.1集中誤差

7.5.2刺激與反應等同誤差

7.5.3壓縮誤差

7.5.4等距反應誤差

7.5.5對數誤差

7.6效度檢驗

7.6.1內容效度

7.6.2建構效度

7.6.3實證效度

7.7等值交換法

7.8結論

問題與討論

第3篇多屬性決策分析

第8章簡易多屬性評等技術與多屬性評估模型

8.1SMART

8.1.1找出決策者以決定誰的價值應被考慮

8.1.2確定決策元素與決策目標

8.1.3決定可供選擇的方案

8.1.4找出相關的評估屬性

8.1.5將屬性依其重要性予以排序

8.1.6按各屬性的重要程度給予相對權重

8.1.7將相對權重予以標準化

8.1.8在每一屬性下衡量各方案的價值

8.1.9對於不同的方案，計算其加權後的總價值

8.1.10決定最佳方案，規劃執行策略與配套方案

8.2SMARTER和簡易權重給定法

8.3SMARTS

8.4SMART應用實例――設備評估與採購決策


8.4.1案例簡介

8.4.2紫式SMART機台多屬性評估

8.4.3結果討論

8.5多屬性評估模型

8.5.1價值衡量

8.5.2決定屬性權重

8.5.3多屬性價值聚合模型

8.6常見多屬性評估模型的比較

8.7結論

問題與討論
第9章層次分析法

9.1層次分析法概論

9.2紫式AHP法的分析架構及步驟

9.2.1架構問題與厘清決策元素

9.2.2目標定義與層級架構

9.2.3方案產生與層級架構

9.2.4屬性成對比較以建立相對權重

9.2.5方案成對比較以建立個別屬性下的方案衡量

9.2.6匯總模型與方案總排序

9.2.7求近似權重向量的方法

9.3AHP法的特性及ANP法

9.4ANP法應用實例――網絡通信產業代工廠評選決策

9.4.1案例簡介

9.4.2分析過程

9.4.3案例小結

9.5AHP法及ANP法的軟件分析工具

9.6結論

問題與討論
第10章數據包絡分析法

10.1數據包絡分析法簡介

10.2DEA法的基本模型

10.2.1CCR模型

10.2.2BCC模型

10.3紫式DEA法的決策分析架構及步驟

10.3.1瞭解問題與發掘優勢

10.3.2決策單位的選取

10.3.3投入屬性與產出屬性的篩選

10.3.4綜合判斷與DEA模型選擇

10.3.5評估結果分析與解釋

10.4DEA法的衍生模型

10.4.1交叉效率模型

10.4.2A&P模型

10.5DEA法的應用實例――半導體晶圓製造廠跨廠績效評估


10.5.1案例簡介

10.5.2分析過程

10.5.3評估結果分析與解釋

10.5.4案例小結

10.6偏好順序評估法


10.6.1偏好順序評估法的概述

10.6.2偏好順序評估法的操作步驟

10.7DEA法的分析工具

10.8結論

問題與討論

第4篇不確定情況下的決策

第11章完全不確定決策

11.1完全不確定情況下決策的決策準則

11.1.1小中取大準則

11.1.2大中取大準則

11.1.3樂觀悲觀指標

11.1.4最小化最大後悔

11.1.5拉普拉斯決策原則

11.2概率的種類

11.2.1古典概率

11.2.2重複試驗與頻率概率

11.2.3主觀概率

11.3概率給定與修正


11.3.1離散的主觀概率

11.3.2連續的主觀概率

11.4概率認知的陷阱

11.4.1Allais矛盾

11.4.2Ellsberg矛盾

11.5實證案例――半導體產能規劃

11.6結論

問題與討論
第12章風險下的決策與信息的價值

12.1影響圖


12.1.1影響圖的構成元素

12.1.2影響圖的建構方法

12.2決策樹

12.2.1決策樹的構成元素與建構方法

12.2.2決策樹的解讀

12.2.3敏感度分析

12.2.4決策樹應用案例――製造策略決策

12.3貝氏決策分析與信息的價值


12.3.1概率修正

12.3.2貝氏決策

12.3.3信息的價值

12.4結論

問題與討論
第13章貝氏決策分析與貝氏網絡

13.1貝氏決策分析

13.1.1貝氏決策分析的理論架構

13.1.2最佳決策法則的決策

13.2貝氏網絡

13.2.1貝氏網絡的理論基礎

13.2.2貝氏網絡的不一致性修正

13.3貝氏網絡應用實例――台電饋線事故定位系統


13.3.1案例簡介

13.3.2分析過程

13.3.3案例小結

13.4結論

問題與討論
第14章決策風險偏好與效用理論

14.1效用

14.2期望效用理論

14.2.1價值理論

14.2.2期望效用理論的基礎

14.3屬性效用值的衡量

14.3.1屬性效用值的衡量方法

14.3.2衡量方法的應用

14.3.3效用函數建立方法的應用

14.4決策者偏好與風險態度

14.4.1決策者對風險的態度

14.4.2風險補償值

14.4.3效用函數形態

14.5多屬性效用模式

14.6風險下的決策實例――生產組合決策分析

14.6.1瞭解決策問題

14.6.2優勢發掘

14.6.3厘清所有決策元素及其影響關係

14.6.4構建決策樹

14.6.5敏感度分析

14.6.6風險態度與方案評估

14.7風險決策分析時可能的錯誤

14.8其他相關的決策理論

14.9結論

問題與討論
第15章模糊理論、灰色系統理論及粗糙集理論

15.1模糊理論簡介

15.1.1模糊集合

15.1.2模糊數

15.2模糊數排序

15.2.1輸入模糊數

15.2.2分解模糊數

15.2.3衡量要素

15.2.4指定各要素的權重

15.2.5加總各要素以獲得模糊數的總衡量

15.2.6定義比較的規則

15.3模糊多屬性決策分析

15.4灰色系統理論

15.4.1灰關聯

15.4.2灰色多屬性決策分析

15.5灰色多屬性決策分析應用案例

15.5.1問題定義與架構

15.5.2數據搜集

15.5.3灰色多屬性決策分析

15.6粗糙集理論

15.6.1信息系統與決策表

15.6.2等價關係

15.6.3近似空間

15.6.4近似集的準確率

15.6.5分類的準確率

15.6.6簡化

15.7結論

問題與討論

第5篇數字決策與決策信息系統

第16章數字決策與決策信息系統

16.1數據、信息、知識與決策

16.1.1數據

16.1.2信息

16.1.3知識

16.2決策信息系統的定義和類型

16.3專家系統

16.3.1專家系統簡介

16.3.2專家系統應用實例

16.4主管信息系統

16.4.1主管信息系統簡介

16.4.2主管信息系統應用實例

16.5決策支持系統

16.5.1決策支持系統簡介

16.5.2決策支持系統應用實例

16.6群體決策支持系統

16.6.1群體決策支持系統簡介

16.6.2群體決策支持系統應用實例

16.7決策信息系統的發展與比較

16.7.1決策信息系統開發

16.7.2DSS、EIS、ES建立決策模型的差異

16.8數字決策、數據挖掘與商業智能

16.8.1數字決策

16.8.2數據挖掘

16.8.3商業智能

16.9數字決策與知識管理

16.10決策信息系統的整合實例

16.11結論

問題與討論
參考文獻