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從資料探索到商業洞察,打造行銷與電商的數據決策力
以最直白的語言講解數據,把複雜概念講到人人都聽得懂
從資料型別、分布、視覺化,到差異檢定、相關分析、迴歸模型,讓你真正理解「為什麼這樣分析」。
從基礎到企業級專案:RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會
涵蓋行銷
以最直白的語言講解數據,把複雜概念講到人人都聽得懂
從資料型別、分布、視覺化,到差異檢定、相關分析、迴歸模型,讓你真正理解「為什麼這樣分析」。
從基礎到企業級專案:RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會
涵蓋行銷
內容簡介
從資料探索到商業洞察,打造行銷與電商的數據決策力
以最直白的語言講解數據,把複雜概念講到人人都聽得懂
從資料型別、分布、視覺化,到差異檢定、相關分析、迴歸模型,讓你真正理解「為什麼這樣分析」。
從基礎到企業級專案:RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會
涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。
每堂課都是完整案例 × Python實作 × 商業應用
不只教語法,更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。
專案級能力養成:ARIMA銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告
每個專案都能直接成為你的作品集,提高求職與轉職的競爭力。
教你做分析,也教你說分析:讓你的報告能被主管採用
提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法,讓你做出「有洞察、能決策」的結果。
行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本Python實戰書
職場常用技能一次打包,適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。
本書分成三大部分,循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。
在Part 1,你會建立數據分析的邏輯與語感,理解什麼是比較、關聯與預測,並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用,也最能立刻創造價值的核心技能。
進入Part 2,你會看到數據真正的力量。你會學會RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例,而是企業日常會使用的分析流程,你可以立即帶到工作中,用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群,甚至設計更精準的推播與廣告策略。
最後的Part 3將帶你學會如何用專案「說話」。從ARIMA銷售預測,到智慧客服的文字分析,再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案,你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要,但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用,才是數據分析最核心的價值。
以最直白的語言講解數據,把複雜概念講到人人都聽得懂
從資料型別、分布、視覺化,到差異檢定、相關分析、迴歸模型,讓你真正理解「為什麼這樣分析」。
從基礎到企業級專案:RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會
涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。
每堂課都是完整案例 × Python實作 × 商業應用
不只教語法,更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。
專案級能力養成:ARIMA銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告
每個專案都能直接成為你的作品集,提高求職與轉職的競爭力。
教你做分析,也教你說分析:讓你的報告能被主管採用
提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法,讓你做出「有洞察、能決策」的結果。
行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本Python實戰書
職場常用技能一次打包,適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。
本書分成三大部分,循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。
在Part 1,你會建立數據分析的邏輯與語感,理解什麼是比較、關聯與預測,並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用,也最能立刻創造價值的核心技能。
進入Part 2,你會看到數據真正的力量。你會學會RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例,而是企業日常會使用的分析流程,你可以立即帶到工作中,用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群,甚至設計更精準的推播與廣告策略。
最後的Part 3將帶你學會如何用專案「說話」。從ARIMA銷售預測,到智慧客服的文字分析,再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案,你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要,但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用,才是數據分析最核心的價值。
產品目錄
【PART 1 建立數據分析的邏輯與思維】
01 數據分析從「問題」開始
02 數據透視─搞懂資料型別,才懂分析邏輯
03 讓資料說話─資料視覺化的技術與美學
04 用數據告訴你「差異在哪」
05 變數間的隱秘關聯─掌握數據之間的對話
06 想預測,就要建模型
【PART 2 行銷 × 電商資料分析實戰】
07 顧客輪廓分析─誰是你的好客戶?
08 購物籃分析─用 Apriori發現潛藏的購買關聯
09 顧客旅程分析─從點擊到購買的決策路徑
10 漏斗分析─拆解轉換率,抓出關鍵流失點
11 行銷人的四大天王─CTR、CPC、CPA、ROI全解析
12 留住顧客比吸引顧客更難─「留存率」與「流失率」的真相
13 預測再購─線性與邏輯迴歸應用
【PART 3 數據決策與呈現】
14 專題製作─以ARIMA模型預見未來銷售
15 專題製作─智慧客服系統的打造
16 打造面試亮點的顧客行為分析專案─以Seaborn tips資料集為例
01 數據分析從「問題」開始
02 數據透視─搞懂資料型別,才懂分析邏輯
03 讓資料說話─資料視覺化的技術與美學
04 用數據告訴你「差異在哪」
05 變數間的隱秘關聯─掌握數據之間的對話
06 想預測,就要建模型
【PART 2 行銷 × 電商資料分析實戰】
07 顧客輪廓分析─誰是你的好客戶?
08 購物籃分析─用 Apriori發現潛藏的購買關聯
09 顧客旅程分析─從點擊到購買的決策路徑
10 漏斗分析─拆解轉換率,抓出關鍵流失點
11 行銷人的四大天王─CTR、CPC、CPA、ROI全解析
12 留住顧客比吸引顧客更難─「留存率」與「流失率」的真相
13 預測再購─線性與邏輯迴歸應用
【PART 3 數據決策與呈現】
14 專題製作─以ARIMA模型預見未來銷售
15 專題製作─智慧客服系統的打造
16 打造面試亮點的顧客行為分析專案─以Seaborn tips資料集為例
作者介紹
鄭博元
畢業於澳洲臥龍崗大學(University of Wollongong)商學碩士。
曾任職於退輔會訓練中心擔任訓練師,並歷任成佳資訊公司系統工程師、台灣NEC系統工程師、大亞電腦資訊講師,以及輔仁大學城區部推廣教育中心資訊講師。
早年專注於系統開發相關工作,累積豐富的實務經驗。近年結合商業背景與系統開發專長,投入數據分析領域,專注於數據分析在商業決策與實務應用上的發展,並將相關經驗系統化整理,應用於教學與培訓,深獲學員肯定。
主要專長:數據分析於商業領域之應用。
畢業於澳洲臥龍崗大學(University of Wollongong)商學碩士。
曾任職於退輔會訓練中心擔任訓練師,並歷任成佳資訊公司系統工程師、台灣NEC系統工程師、大亞電腦資訊講師,以及輔仁大學城區部推廣教育中心資訊講師。
早年專注於系統開發相關工作,累積豐富的實務經驗。近年結合商業背景與系統開發專長,投入數據分析領域,專注於數據分析在商業決策與實務應用上的發展,並將相關經驗系統化整理,應用於教學與培訓,深獲學員肯定。
主要專長:數據分析於商業領域之應用。
規格
誠品貨碼 / 2683151157007
ISBN13 / 9786264144506
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264145404
頁數 / 510
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / PDF(35MB)
檔案匯出格式 / PDF 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
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- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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