決策科學導論

解密 Decision Science

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

歡迎

標題圖

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什麼是決策科學？

 

跨領域領域：

  • 數學
  • 統計
  • 心理學
  • 經濟學
  • 計算機科學

引言圖

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有依據的決策

 

  1. 定義問題
  2. 蒐集並分析資料
  3. 擬定並評估替代方案
  4. 選擇並執行解方

人物在多選路徑前的圖示

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為何「完全理性」不切實際

 

傳統決策模型假設：

  • 完全理性
  • 完整資訊
  • 不受偏誤與情緒影響

 

有限理性：

  • 人類有認知極限
  • 資訊與時間有限
  • 易受情緒與偏誤影響
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資料驅動的決策制定

資料驅動決策的優點：

  • 客觀洞見與更清晰
  • 發現趨勢
  • 更準確的預測，降低不確定性

真實案例（財務預測）：

  • 以資料驅動投資選擇
  • 目標：最大化成長與獲利，並將風險最小化

財務預測圖

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無意識偏誤

  • 確認偏誤（confirmation bias）： 只尋找支持原有信念的資訊
  • 錨定偏誤（anchoring bias）： 過度依賴初始資訊
  • 損失趨避（loss aversion）： 寧避損失勝於獲得等值收益
  • 近因捷思（availability heuristic）： 高估易被想起事件的機率

決策科學能協助你辨識並減輕這些偏誤

偏誤圖示

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描述型 分析

 

  • 使用資料視覺化與摘要統計
  • 說明過去發生了什麼

 

描述型圖

規範型 分析

 

  • 使用最佳化與模擬
  • 根據歷史資料分析建議最佳行動

 

規範型圖

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決策科學 提供一套結構化框架，讓你做出有根據的決策。  

成功來自：

  • 充分理解決策流程
  • 辨識並管理人性限制與偏誤
  • 善用資料驅動技術以提升結果

 

框架圖示

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一起來練習吧！

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