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现在遗传工程所用的分析类型在管理领域是非常有发展前景的崭新见解。为了解开遗传信息以及尽早找出病征所开发的程序，有朝一日，也可为消费行为以及其他信息流解密。在《超级数字天才》（中国青年出版社，2008年出版）一书中，作者伊恩·艾瑞斯告诉读者现在这一切都有可能达到，以下是他提供的几个例子：
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经济学家奥利·阿申费尔特根据波尔多葡萄酒产区的天气统计数据对于新酒质量的预测，比起葡萄酒大师罗伯特·帕克根据自身直觉、味蕾和专业知识所做的预测，还要准确。 Capital One信用卡公司的在线顾客连问都不用问，就会收到一份计算机程序产生的回复，这是因为计算机程序根据同一类信用卡用户所提的问题和回复做了分析。用户收到这样的回复信件之后，可从选单之中挑出其他的问题（Visa显然已经能根据信用卡数据来预测夫妻会不会离婚）。 哈拉赌场能够预测赌客什么时候到达输钱的痛苦门坎。当程序提出警示的时候，“幸运大使”就会出马，用礼物吸引赌客的兴趣，以免为时已晚：这是希望赌客能够留下来，一直输下去。 现在，某些特定决定的结果会在虚拟世界先行测试，然后才在现实世界付诸实施：某种程度上，这算是计算机虚拟的市场测试。现在我们的所作所为、购买和决定，几乎都会留下电子足迹（透过RFID无线标签，可以相对容易地找到人物和产品的所在时空）。这样一来，企业可以监视公司经营的情形，了解顾客分布在哪里（或是职员在哪儿），他们现在做些什么，甚至有何感受都可以侦测出来。
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未来，决策者将会应用诊断工具（如先前所述），而不是套用模型。不过这有个问题：现在使用这类工具的决策者并不了解他们在计算些什么，这说明这个世界的公式和模型就跟黑盒子一样，只有几个专家了解。典型的用户必须在自身并不了解的情况下全心信赖系统。可是就算我们不完全了解这些模型在计算些什么，我们还是可以用实际的顾客和市场数据测试，衡量以及精进这些模型。
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这是否意味着，我们可以把这本书介绍的模型都抛到脑后？其实正好相反，在一个日益混淆、混乱的世界里，这些早期模型有助于我们专注在真正重要的事物上，并相信眼中所见，所以其价值不容低估。就算医疗界出现最新的发明，医生还是得仰赖最基本的诊断工具：听诊和检验病患。
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本书整理了各式各样决策策略和模型，以期赋予我们一个观察这个世界的方法。我们没有原型可以依据，所以得自行开创新局。若有谬误，或是各位读者知道还有其他更好的模型，或是你对于模型可以怎样进一步开发有建议的话，或是你只是想要发表评论，都请写信给我们。你们可以在这个网站www.2topmodels.com讨论这些模型。
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史上最简单的问题解决手册：高效能人士做决定的51个思考模型 [
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史上最简单的问题解决手册：高效能人士做决定的51个思考模型 致谢
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若无以下人士和机构的慷慨相助，本书也无缘顺利完成：
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Pat Ammon, Multiple Global Design; Chris Anderson, Wired; Mark Buchanan; Andreas ‘Becks’Dietrich; Uffe Elbæk;
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Matt Fischer, Apple Music Store; Karin Frick, GDI; Dag Groedal, Nordea; Peter Haag; Cedric Hiltbrand; the Kaospilot University; Marc Kaufmann; Benno Maggi; Christian Nill; Courtney Page-Ferell, Play; Sven Opitz, University of Basel; Jenny Piening, Mark Raskino, Gartner; Sara Schindler and Laura Clemens;
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Pierre-André Schmid; Michael Schuler, Head of Music, DRS3; Ute Tellmann, University of Basel; and Daniel Weber, NZZ Folio .
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学会提问（原书第10版）
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作者: 尼尔·布朗 斯图尔特·基利
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出版: 机械工业出版社
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ISBN: 9787111406594
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