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管理学通识课

管理学通识课
作者:
姚余梁  
出版社:
浙江大学出版社
书本编号:
9787308200776
出版日期:
2020年06月
页数:
0
包装:
平装
字数:
0
定价:
48.00人民币
售价:
40.8人民币
库存:
暂无库存
平均评价:
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编辑推荐(Editor's Review):

编辑推荐

.本书将丰富的管理知识结合以生动幽默的语言,将为你开启一段轻松学习管理的美妙之旅。

无论是对管理学有浓厚兴趣的普通读者,还是想了解如何利用信息资源、科技手段制定商业策略、做出商业决策的管理者,本书都会是*好的选择。.

这些管理学知识用在职场上,可以助力自己个人成长;你也可以用这些管理学知识思考商业逻辑,看懂生活中的商业“秘密“。

 
内容简介

这是一本读起来既轻松又能获得启发的通俗管理学读物——

一连串看似与管理学无关的问题,实际上却涵盖了一系列职业经理人理应了解的管理学知识点,它们出现在日常的生活场景之中,也出现在耳熟能详的故事之中。一套高效简洁的管理学思维框架,不仅是理解这个世界的有效工具,更是你在职场中不断成长、开拓的强大保障。

作者简介

姚余梁

   美国理海大学(Lehigh University)商学院副院长、讲席教授,国际知名的工商管理学学者。

目  录

01跳出自我认知的局限

本福特法则:

为什么以“1”开头的数字出现频率最高?

SWOT 分析法:

苹果公司有哪些竞争优劣势?

SWOT 分析法(续):

职业遇到瓶颈期,如何转行?

社会学习论:

为什么说“近朱者赤,近墨者黑”?

完美主义:

为什么说诸葛亮是“被累死”的?

利润率、品种、需求和供应:

为什么菜市场卖水果,而水果店不卖蔬菜?

 

02揭开“买买买”背后的秘密

冲动购买:

为什么饿着肚子去买东西容易冲动购买?

买家懊悔:

为什么说姜子牙不是一个好的销售员?

凡勃伦效应:

为什么贾宝玉生下来嘴里含着的是玉?

炫耀性消费:

扫地僧和星宿老怪到底谁更厉害?

锚定效应:

为什么牛仔裤通常都会打折?

框架效应:

为什么商场经常推出满减优惠?

菜单无美元符号:

为什么美国菜单上的价格没有货币符号?

信号博弈:

一家终身退货制的商店能不能一直存活下去?

 

03感官信号背后的管理学

色彩心理学:

为什么麦当劳的标志主色调是红色?

联想理论:

为什么超市卖的漱口水通常是绿色的?

柏金赫效应:

为什么潜艇作战舱用红色的灯照明?

刺激反应论:

为什么商店里的背景音乐不放《江南 style》?

长夏效应:

如何在炎炎夏日提高大家的工作积极性?

 

04来自古今中外的职场智慧

效率革命:

为什么我们每天只需要工作 8 个小时?

目标设定理论:

陈胜吴广起义有哪些必然因素?

期望理论:

为什么不想当将军的士兵不是好士兵?

手表定律:

为什么手表不是越多越好?

增强理论:

为什么“007”电影里那些小坏蛋总是卖力拼命?

蘑菇管理定律:

种蘑菇和管理员工有什么共同之处?

霍桑实验:

为什么古代很多皇帝要御驾亲征?

猴子管理法则:

管理员工和管理猴子有什么区别? 

 

05 “以退为进”的艺术

数字偏好:

为什么大家并不知道第 4 个登上月球的人是谁?

顾客直接需求:

卖李子应该吆喝甜还是吆喝酸?

顾客潜在需求:

如何挖掘顾客的潜在需求?

顾客需求(续):

空气清新剂是如何被发明出来的?

让利销售:

为什么有时候吃完饭,服务员会递上糖果?

左位数效应:

为什么商品定价常常以 9 结尾?

制造商回扣:

费事的“制造商回扣”到底有什么用?

营销技巧:

“忽悠”在管理学里的广泛应用

 

06 轻松搞定供应链

供应链管理:

为什么说唐朝拥有全世界领先的供应链管理?

反向物流:

为什么说买椟还珠是一个供应链管理现象?

供应链优化:

为什么德州仪器能够通过供应链改革扭亏为盈?

经济订货批量:

为什么北方人要在冬天囤大白菜?

准时制生产:

为什么说宋江是一个优秀的供应链管理经理人?

 供需和库存:

库存和水塔有什么共同之处?

 

07 局外人聊投资

有效市场假设:

为什么巴菲特投资这么厉害?

博傻理论:

聪明的牛顿是“笨蛋”吗?

擦鞋童理论:

中国大妈或许是今天的投资风向标?

选美理论:

炒股和选美有什么相同之处?

随机漫步理论:

股神和大猩猩有什么共同之处?

确定性效益:

为什么靠买彩票生活的人是少数?

 

08 打造圈层影响力

情绪感染:

为什么情绪可以像流感一样传染? /

霍特林模型:

为什么便利店都扎堆开在一起?

幸福感染:

为什么说“有朋自远方来,不亦乐乎”?

过度自信:

泰坦尼克号的沉没应该怨什么?

非语言的自信表达:

如何有技巧地表达自信?

社交认证:

为什么刘备愿意三顾茅庐去请诸葛亮 ?

威胁僵化:

为什么许多公司遇到挑战时总是无法及时做出有效应对?

 

09 知识管理实践

成人学习理论:

MBA 的课堂和本科生的课堂有什么不一样?

学习曲线:

为什么说欧阳修笔下的卖油翁是一个管理学大师?

组织学习:

掌门人不在时,弟子们是怎么学习武艺的?

组织遗忘:

什么时候遗忘是一件好事?

组织知识固化:

怎样把个人的知识转化成组织的知识?

 

10 让你的决策不再“不科学”

数据分析:

大数据在体育上有哪些应用?

数据挖掘:

如何有效甄别海量信息?

社媒聆听:

如果你的特斯拉坏了怎么办?

再框架技巧:

屡战屡败和屡败屡战之间的差异有多大?

禀赋效应:

同一件事物,为什么失去后的价值总是比拥有时更高?

 

后记


前  言
距离《一分钟爱上管理学》出版已经七八年了。在这貌似短暂的几年里,世界却在发生着深刻的变化,很多变化是预料中的,也有很多是没想到的。人工智能彻底打败了世界最顶尖的围棋高手,Costco(开市客)在中国开了第一家门店,谷歌、亚马逊、苹果、网飞和脸书这些经常出现在我书中的科技公司, 纷纷跻身世界顶尖的公司之列……当人工智能、大数据分析、机器学习等已经成为公司决策的必要手段,当智能手机已经深深嵌入人们的日常生活,一个新的时代已经在不经意间到来了。可是,不管科技怎样发展变化,至少在我可以预见的未来里, 最后做决策的还是人,科技仅仅是辅助工具而已。所以,学习管理学,深入人的本性,理解决策者的思维过程,仍是十分重要的。
在《管理学通识课》这本新书里,我紧紧抓住人的本性, 带领大家从各个角度理解决策者的思维过程。比如在第二章“揭开‘买买买’背后的秘密”里,我分析了一个消费者的决策心理过程,为什么会出现冲动购买?为什么顾客买完会后悔?为什么有人会买价格离谱的奢侈品?为什么牛仔裤通常都会打折?为什么商场经常推出满减优惠?为什么有的菜单上的价格没有货币符号?我也会带着大家分析感官信号对管理的启示,比如,为什么超市卖的漱口水通常是绿色的?为什么潜艇作战舱用红色的灯照明?为什么商店里的背景音乐不放《江南style》?书中有好多生活中的“为什么”。
免费在线读

为什么以“1”开头的数字出现频率最高?

在进入正题之前,大家可以先思考两个问题。

第一个问题:如果你看到一本书的前几页比后面的书页被翻得更烂,你会想到什么?

第二个问题:从全世界所有城市的海拔高度数据中,提取出每个数据的第一位数字。比如海拔 4567 米,提取出的第一位数字就是“4”。那么在所有数字里面,1 到 9 哪一个数字出现的次数最多,所有数字的分布又会是怎样的?

对于第一个问题,大部分人都会想:这是一本无聊的书, 人们看了开头就看不下去了,所以把前面的书页翻得很烂,后面还是很新——如果你只想到这么多,那么你可能就错过了一个流芳百世的机会。

对于第二道题,大部分人认为:第一位数字的分布应该是平均的,第一位数字不可能是 0,那么只能是 1 到 9,每一个数字出现的频率应该是 1/9,就是 11% 左右——如果你也是这么认为的,那么你就大错特错了。

通过真正的数据统计分析可以发现,这些海拔高度数据的第一位数字的分布其实不是平均分布。它们的分布实际上是这样的:数字 1 出现的概率在 30% 左右,远远高于数字 2 的18%、数字 3 的 13%……9 出现的概率大概只有不到 5%。

这就是著名的“本福特法则”。从实际生活中得出的数据里,以 1 为首的数字的出现概率约为总数的三成,接近期望值1/9 的 3 倍。

本福特法则其实不是一个新的法则,在 100 多年前,数学家们就发现了这一现象。1881 年,有一个叫西蒙·纽康的加拿大天文学家,他发现对数表以 1 起首的那几页比其他页被翻得更烂。但西蒙和大多数人一样,当时也没有往深处想,所以他错过了一个在科学史上留名的机会。

直到半个世纪以后,大概 1938 年的时候,美国工程师, 同时也是物理学家的法兰克·本福特重新发现了这个现象,但他比西蒙认真多了,他立刻想到:这个现象会不会和数字 1 有

关系,以 1 开头的数字多,所以人们查对数表的时候翻的次数就多,以 1 开头的书页就比别的书页被翻得更烂。

他接下来收集了更多数据进行分析,发现还真是那么回事儿,于是本福特法则诞生了,法兰克也在科学史上留下了自己的名字。

但这是为什么呢?

虽然本福特发现了这个现象,但他当时并没能很好地解释这个现象,数学家、科学家们也一直不是很清楚。

直到 1961 年,有个美国科学家提出:本福特法则其实是数字叠加造成的现象。比如我们假设股市指数一开始是1000 点,以每年 10% 的速度在上升,那么要用 7 年多的时间,指数才能升到 2000 点以上。而从 2000 点上升到 3000 点,如果也是以10% 的速度上升的话,只需要 4 年多的时间。同样,从 10000点到 20000 点又需要 7 年多,从 20000 点到 30000 点只需要 4年多的时间。所以,以 1 开头的股票指数数据比以其他数字开头的股票数据要多很多。

这个说法有一定道理,因为科学家也发现,并不是所有数字都符合本福特法则。只有那些统计数字,比如说人口、海拔、股票才符合本福特法则;按规律排列的数字,比如发票或者身份证编号,经过人工修饰生成的数字都不符合本福特法则。

那么本福特法则在管理上有什么用处?

本福特法则的用处可大了,但是知道这个法则的人不多。于是,审计部门能用本福特法则来检验公司账本是否经过人工修饰。如果账本上数据的首位数字中,从 1 到 9 的出现频率是

接近平均的,那肯定是经过人工修饰的数据。

美国有一个叫詹姆斯·尼尔森的人,他是美国亚利桑那州的财政官员,管理着州政府很大一部分的开支。他每天要经手很多钱,负责给为政府干活的各个公司发钱。有一天他心动了,想道:我不如自己开一家公司,左手拿政府的钱开支票, 右手就存到自己的公司,这样我不就把政府的钱揣到自己腰包里了吗?为了不让人抓住,他每一张支票的金额开得都不一样, 每张的金额都带有小数点,让人觉得特真实的样子。他一共开了 23 张支票,合计 200 多万美元,单张支票的金额有 86241、72117、97473、90831、84991 等。如果你懂得本福特法则的话, 你一下就看出猫腻了——7、8、9 开头的数字实在是太多了。根据本福特法则,金额以 1 开头的支票应该有 30% 左右,所以审计部门一下子就把他抓住,送进了监狱。

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