[[Abstract]]

• 本田直之，明治大学商学院产业经营系毕业，美国雷鸟（Thunderbird）国际管理研究所经营学硕士（MBA），日本品酒协会认定葡萄酒顾问、世界遗产学会会员、一级小型船舶操纵士。

  • 曾任职于花旗银行等公司，参与企划巴克集团（BUCKS GROUP）的运营，协助该公司在日本的店头市场（JASDAQ）挂牌上市。现任杠杆效益顾问有限公司董事长兼执行长，参与日美的创投企业投资管理，同时提供以少出力而获得丰硕成果的杠杆经营的建议。兼任日本财务学会董事、法人顾问会计董事、美国环球视野科技公司董事。

• 内容简介:

• 读书是一种自我投资，而且没有比这更划算的投资，比起投资任何报酬率好的金融商品来说，读书所带来的回报确实更多。阅读术是为了有效率阅读商业书而产生的“技法”。每个月出版的商业书数量超过百本，还有之前出版过的大量书籍，想要追上全部的书籍是不可能的，藉由本书多读的技巧，从大量的书中找出最合适自己的读物，把阅读商业书当成投资，有策略的实行，就能创造出100倍的回报。

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• 高效阅读法_2015_本田直之.pdf

杠杆阅读术(即商业书的多读法则）

第 1 章 何谓多读商业书?

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• 第 一章以 “何谓多读商业书？ ”为标题，一方面 提及和速读的差异 ；另一方 面介绍多读的好处， 以及把它当作投资手段 ，将商场上的成功和读书联系在一起等 。
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• 因为这1500元将来会有好几倍的回报。也就是说， 从我本身的经验以及周围事业成功的人的实际收益来估算的话， 大概会有一百倍的回报。
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• 为什么要读商业书

  • “为何要读这些书”的目的是显而易 见的：是为了要解决案例中出现的公司问题，并想出导引成功之路的对策。所以 ，我打算 只把 “解决企管问题应该知道的要素”印入脑海中， 并因此只选读重要的部分 。更不用说跳过不懂的单词去读， 那样当然阅读速度更快 。 不可思议的是，虽然跳着读，但不仅能思考，还能正确地掌握其中的意义 。
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  • 如果将实际商场视为运动员的赛场来看的话，则商人读书就好比运动员的练习。也就是说，不读书的商人就像是平时不练习而突然临场比赛的运动员一样。
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• 记事本圆梦计划

  • 年幼的熊谷帮父亲搓洗背时， 父亲突然问他：“你知道动物和人的差别吗？”
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  • 人类通过书籍 ，在数小时内就能够模拟体验人的一生 。 所以 ，要读书，要活到老读到老 。
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• 在商场上如何应用杠杆效益？

  • ： 读书， 然后以自己独树一帜的方式应用书中所阐述的诀窍，活用在现实事务中。
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• 速读和多读差异

  • 多读了几本书， 并不是什么了不起的事 。仅仅做 “ 输入”的动作 ，只不过是自我满足而已 。 如何能输出”使用， 才是决定胜负的关键。
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  • 速读是训练眼睛的移动法 ， 是快速地将整本书读完的一种技术。 如果是这样的话，那么多读就可以说是切掉没用部分的一种技术。提升取舍资讯的能力 ，没有必要的地方不要读，这样才能缩短读书时间 。最后的终极目标是 ，在别人的经验上运用杠杆效益 ， 把对实际事务有所帮助的技巧， 变成自己的东西。
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  • 多读书， 不用全部读完
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    ((63f4124c-49c7-42bd-8189-aaefa22444e1))

    • 经常抱着有目的的意识， 持续想着 “要从这本书吸收什么”。
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  • 多读书是投资， 而且是世间稀有的投资（因为报酬率一定是正数） 。 也就是说，投资金额越多 ，赚得 越多； 读得越多，能够回收的金额也变得越多 。尽量多读书才是获利。
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• 我知道读书的重要性，但为何要持续一年读400本以上呢?
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  • 靠读书更新自己的“常识”

第 2 章 选书就是挑选投资标的

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• 在第二章 “选书就是挑选投资标的”中 ，我将说明多读的实施方法。
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  • 阐述关于书的找法 。虽说多读，但也应该避免随便拿起各种离谱的书，然后白费力气去阅读。尽量多发现好书，并活用在商场上，这是必 要的 。本书不断强调“读书就是一种投资”， 因为这也正是找寻和筛选投资标的的诀窍
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  • 本书将说明符合一般书店、 网络书店等各自特性的策略性活用方法 。
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• 首先不可或缺的是“有目的地选书”。 如果具备 “自己的人生目标是什么 ” “现在面临的主要问题是什么”之类的大目标，你就能清楚地意识到“现在，自己需要什么样的书”。
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• 具有即战力的书多半是对自己而言浅显易读的书； 对商场上有帮助的书，与其说是理论，还不如说是实践的技巧 。所以 ，不该选“专业类型”，而应选“经验类型”的书。
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  • 这是因为我的目的是 ， 在别人的成功经验上附加杠杆效益。
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• 由于一流的人其商业哲学上有许多共通点 ，所以你持续读了几本后 ， 就会了解到商业上成功的秘诀是有普遍性的
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• 选书方法

  • 依主题 选书
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    • 从将来的目标倒推，推断自己当前必须完成的任务 ， 然后， 依其相关内容选书。 想详知某个题目的内容 、 想解决某个问题等这种 “事先设定主题”的状况
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    • 当读书的目的明确时，我建议采用 “类别集中法”的选书方式 。这是指 ， 如果你想知道某种主题的内容， 那么， 你只要取得这类别的书，然后彻底全面地去读就可 以了 。
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    • 只要是每本书都写到的相同内容 ， 你就可以判断那是所有人都认为的重点 。
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  • 依趋势 选书
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    • 目的在于 ，掌握 、预测时代的趋势。 在杂志或新闻报道上 ， 如果你认为，“这是有趣的经营方针”或是“这是改变后的投资方式吧 ”， 然后决定去搜寻与此相关的书籍来读
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    • 第一种筛选法是一种利用朋友、 熟人的口碑来找寻好书的方法。
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      • 把自己读过的书分享给别人去读，还有其他的好处：那就是读了同样的书之后 ， 能产生共识。
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    • 第二种筛选， 即网络杂志。
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    • 第三种筛选是参考报纸和杂志的书评栏来选书的一种方法。
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    • 最后还有一种方法， 就是利用付费的书评服务。
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  • 依直觉 选书
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• 网络书店对有目的的购买来说是便利的，而实体书店在发现新书上是便利的。
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第 3 章 一曰一本， 有策略地读通商业书

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• 在第三章“一日一本 ，有策略地读通商业书”中， 整理出营造实践多读的环境 ，以及活用 “80/20法则”的 要点；也就是介绍这些有效而且不需要训练的读书方法。
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• 读书的流程

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• 在开始渎之前 ， 有非做不可的重要工作 。那就是 ，读每一本书前 ， 都要明确读此书的目的。
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  • 在杠杆效益阅读法中 ，读书并不是消磨时间， 而是一种投资。
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  • 你逐渐就能弄清楚书中重要的部分和不重要的地部分。 因此 ，你会舍弃无关紧要的部分，读书的速度就自然加快了。
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  • 彩色浴

    • 这可以用 《考具 》一书中出现的 “ 彩色浴 ”说法来加以解释。所谓的 “彩色浴 ”说明如下 。
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      • 举例来说， 出门前你想着：“今天一整天， 我会见到几个红色的东西呢？”于是 ，走在街道上你会惊讶：“世上充满了这么多红色的东西！ ”红色的海报、文字招牌 、红花等等， 所有红色的东西都进入眼帘。当然， 并不是过了一个晚上，红色的东西就暴增 。而只是你产生意识后，这东西就自然进入你的眼里。 附带一提的是， 彩色浴的 “浴”， 英文是“bath”， 也就是被颜色浸润的意思 。
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    • 熟练使用“彩色浴 ”效果 ，就算你快速翻阅书本 ，眼睛也能停在目的所在之处。
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  • 读书的目的 试着一个一个写出来（就写在书本开头的空白页面上 ），只要花这样的时间， 并在心里产生意识就够了。
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    • 举例来说，读成功经营者所写的书时，“尽可能多多发现自己立刻就能模仿的要点”；或是读对话技巧的书时，则“想运用在实际的会话中的措辞， 就在旁边画线”。
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  • 给自己的目标暗示， 会在读书的时候不断出现在脑海中 ，碰到时就立即透过折角 、 画线、 在书页四周做笔记的方法记下(后面会再详加说明）。
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• 寻找固定的读书时间和读书环境

  • 与其分散时段读书，还不如自行设定每天几点到几点 ，这样事先订好时间，然后变成习惯，也易于持续下去 。
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  • 好的商业书会带给人勇气和干劲。 在阅读之际 ， 潜力逐渐被激发出来， 冲劲也展现出来。如此一来， 一大早潜力就被激发出来，则一整天保持着积极的情绪。
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• 设定时间限制

  • 忙碌的商人一边工作一边读书，这是需要技巧的 。 技巧之一就是 ， 在开始读一本书之前，自己决定 “这本书大概在这样的时间内读完”。
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    • 如果没有限期， “什么时候读完都可以 ”的话， 恐怕连一半都读不到。 因为人没有被逼迫时， 很难发挥更大的潜力。
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• 掌握 60% 就可以了

  • 总之， 与其选出全部的一百项来读， 而没有学到一项，还不如只选出重要的一项来实践，才能有所回报。 与其在意小遗漏 ， 而使速度变慢 ，还不如把精力放在以较少的劳力创造大大的回报上比较好 。
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  • 一本书的重点大约只占全部内容的两成（这我会在下一章节详细说明） ，而掌握到重点的八成就可以了 。 也就是说， 一本书里， 重点只占20%,再抽出其中的80%,也就是整本书的16%; 若以200页的书来看 ， 总共只有32页。
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• 80/20 法则

  • 把读书视为投资来看， 你从书本里得到80% 的回报， 只要靠读20%的内容就可获得 。所以 ， 一本书就算没有从头到尾全部读完， 但只要读区区的20% ， 就大致了解了这本书的作者真正想主张的东西 。
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  • “如果是好书的话就特别花上5个小时细读吗？”才没这回事。和花在读其他书上的时间一样，大概一个小时。 像描写原理、 原则这样的好书，在适合自己程度的情况下， 有时也会读好几次， 而这是例外。将重要的部分画上线， 之后， 回过来只要读画线的地方 ，并实践它， 以表示确实学会了（这在下个篇章加以说明） 。
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• 浏览一本书的内容

  • 首先要看的 ， 是位于封面勒口和版权页上的作者简介。
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  • 其次 ， 我会读书腰 、 封底。 之后 ，再看前言、目录。有时，我会在目录上标记号。 然后，读最后的后记。 只要这样 ，就能看到整本书的轮廓 。开始读正文之前，脑海中只要备有这些内容 ，读这本书的目的就被重新确认了 。
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    • 附带一提的是 ，我一开始就觉得没意思的书，马上就放会弃阅读。
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  • 此外 ， 有的书在每一章的开始或结束的地方，会把这章的内容做成“摘要 ”条列出来（ 本书也是如此 ）。 由于精华集结在此 ， 所以先读它也可以，这也是一个方法 。
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• 不好的书马上丢掉

  • 杠杆效益的阅读本质上不是读书， 而是投资行为。 所以必须具备这样的判断力。所谓的 “丢弃”并非指不要阅读。照字面来说， 是把垃圾丢出去 。
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  • 不好的书尽早放在一边， 拿下一本书来读，这是要诀。读下一本更好的书， 并赚到15万日元 ，才是投资上有效率的表现。
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  • 在有效率地读书上 ， 如何具备“舍弃没用部分 ”的勇气 ，是重点所在。读了大约15分钟 ， 就能判断这本书是否不好 。
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第 4 章 不要读完就算了

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• 不要读完后就放着不管了，读完之后所需要的 ，就是第四章 “不要读完就算了！”所要介绍的内容， 也就是本书能成为活用在商场上的最终书籍的“杠杆效益笔记”的制作方法， 以及利用空间时间反复浏览这些笔记，让自己能够达到直觉反应的程度的方法 ， 并且说明今后如何学以致用。
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• 评价读书是否有效益

  • 应该以 “只有多少精华能成为自己的东西 ” “有多少东西能运用在现实的商业上 ”来作评价
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• 要把好不容易读完的内容变成自己的东西 ，难道没有最好的方法吗？
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  • 像准备考试那样的做法是最好的。 总而言之，过去为考试而用功时， 大致上应该是用下页图中所示的做法，来深入理解书中的内容。
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  • 我把画线的部分打进电脑里， 做成笔记。这个笔记集结了各种书中对我而言的 重点：一言以蔽之， 即犹如 “终极本” 一般的东西 。
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• 杠杆效益笔记

  • 说到 “方法 ”，只不过是把内容打进电脑里 ， 然后再打印到A4纸上。 经常把它带在身上， 偶尔拿出来反复阅读。而且 ，这个时候只读适合自己的部分 。
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  • 这份打印稿虽然用文件夹夹着，但由于经常拿出来看， 所以纸张都变得皱巴巴的 。 如果变成这样， 就再重新打印一份。我就是这样反复去做 。
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  • 与其读完后马上整理 ，还不如搁置几天后再打进电脑里比较好。这是因为刚读完时，不具有客观性的观点。稍微冷静之后再阅读时， 你可能会认为有些内容没那么重要 ，或是内容有所重复。 批次性地集中起来打进电脑， 也有这样的好处。
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  • 笔记分类

    • 主题类

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    • “参考资料 ”是指 ， 遇到自己业务上需要的数据时， 就算画不出图表来， 也可以参考笔记。
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    • “引用文句”是指 ， 看到令人感动的言词时，写清楚是谁说的， 并把它打进电脑里。 附带一提的是 ，本书各篇章的开头也都用到引用文 。
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  • 发现一个能够实践的重点，远比精读笔记，发现一百个重点来得更有效果 。 再来是 ，请在实践中修正并应用，创造出适合自己的东西 。
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• 然而基本上，读过的书就不要再拿来读第二次 。 要读的话，就读笔记。
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  • 我会例外地读第二遍的书，在我一年读的 400本书中， 大概占5%,也就是大约20本。由于这20本是相当好的书， 所以我会不断跟周围的人推荐 。之后，自己反复去读。
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• 商业书推荐

  • 人性的弱点

  • 基业长青

• 杠杆阅读术里强调的是 ， 把重点浓缩后 ，反复多读几次书中的精华 。 也就是说， 把书本读完之后 ，也还要持续阅读。实践书中的精华 ， 然后再加上自己的解释， 例如"利用这个观念可以让事情进行得顺利 ” “这个稍微不适合自己 ”， 或是“ 把这个这样做，还不错”。这样一来，书中的精华刻印在脑里 ，并实际地做做看 ， 因而产生书籍费用的一百倍价值。
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• 利用书架分类

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• 靠实践活用知识
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  • 把笔记的内容加以实践、 活用 ，逐渐做到能够做出直觉反应的程度。
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[[Abstract]]

• We propose a novel high-performance and interpretable canonical deep tabular data learning architecture, TabNet. TabNet uses sequential attention to choose which features to reason from at each decision step, enabling interpretability and more efficient learning as the learning capacity is used for the most salient features. We demonstrate that TabNet outperforms other neural network and decision tree variants on a wide range of non-performance-saturated tabular datasets and yields interpretable feature attributions plus insights into the global model behavior. Finally, for the first time to our knowledge, we demonstrate self-supervised learning for tabular data, significantly improving performance with unsupervised representation learning when unlabeled data is abundant.

[[Attachments]]

• TabNet_2019_Arik_Pfister.pdf