課程簡介
☛ 機器學習的結果，主管、同事老是看不懂？
☛ 如何找出消費者重視的變數，優先進行改善？
☛ 如何透過機器學習，提升毛利、淨利？
☛ 如果挑選最佳機器學習模型，創造營收最大化？
使用Python機器學習結合獲利指標 - 找出最佳的獲利策略！
對於行銷人來說，如何能快速透過客戶、商品或CRM資料庫結合【機器學習】找出重要的【願意購買公司的產品的目標客群】、【商品推薦給誰，最會購買】與【消費者重視/覺得應改善的變數】無疑是行銷人最想了解的重要訊息。
對於資訊人來說，或許機器學習技法早就駕輕就熟，但是多數結果評估出來僅是給出準確率、損失函數，但是【準確率真的等於獲利率嗎？】，所以更需要搭配實質的「期望獲利」等指標，讓機器學習真正與商業指標結合。
傳統方法上，便會使用敘述統計的方法，抓出購買過該商品客戶的相似用戶，可惜如此我們不但無法知道每一個客戶對該商品的購買可能性（機率），甚至無法確切以【有統計根據】的方法評估消費者重視/覺得應改善的變數。
所以本次課程將透過靈活好用的Python語言（凡報名本課程，將獲得免費$4,500元的Python基礎線上課），手把手帶領您以機器學習方法，產出【老闆與主管】可快速理解的【數據分析成果】。
舉幾個課堂上會學到的例子來說：
只要擁有客戶基本資料，如：性別、年齡、商品購買記錄等，即可發掘【目標客群願意購買公司的產品的機率】，作為廣告投放的參考標的！
▲透過機器學習所得的【目標客群願意購買公司的產品的機率】
不僅如此，各個模型亦能結合獲利指標，讓您能以獲利指標，一眼看出眾多模型中，最好的模型選擇與相關模型參數，作為預測獲利的參考
▲獲利模型比較圖
除此之外，透過機器學習方法，我們還能得知總體消費者重視/覺得應改善的變數，並以清楚的管理意涵建議管理者改善與加強方向。
▲總體消費者重視/覺得應改善的變數
啊…如果想知道個別客戶care什麼呢？ 我們亦使用機器學習技術，讓您可以清楚了解每個客戶對某產品care的因素為何，作為個體行銷的參考依據。
▲個體消費者重視/覺得應改善的變數
上述的案例僅是課堂的幾個案例，想了解更多Python機器學習商務實戰的具體應用嗎？ 非常歡迎您一同報名，一起來學習更多有價值的應用！
給初學者的話
本課程最後也會給予可以分析的程式原始碼，讓您回去輕鬆修改。
給學過Python學員的話
本課程主要會以案例為導向。第一天的課程中，會直接進機器學習的概念與案例實作，加深實際案例應用的演練。本課程與其他課程的不同點在於，著重講述商業如何與機器學習結果的思考概念。
本課程之期望
本課程的最大目的是希望學員將最重要的概念學會後，立即實做，讓學員真正理解如何應用。避免發生學員只來上課之後，回去卻無法再學習其他領域。我們期望可以培育出更多可以應用實戰的專業人才，讓台灣在國際可以有更強大的競爭力。
誰上過我們的課？
我們的客戶來自大學教授、壽險業、銀行業、資訊業、廣告產業、分析總監、數據分析師..等。
▲課程教學實景
課程學員好評！
講師介紹 - 鍾皓軒
臺灣行銷研究有限公司 / 創辦人 - 鍾皓軒
為臺灣行銷研究有限公司的創辦人，於公司初創第一個月，便獲得百萬級資料科學專案；公司初創第一年獲利，第二年還本。專長為行銷資料科學、AI建模、自然語言分析與校務研究。曾擔任過中華電信AI專案合作講師、資策會AI合作講師、中華民國外貿協會國際人才培育中心行銷資料科學講師、台科大創新育成中AI課程講師、台科大新南向創業營隊市場分析及行銷策略講師(全英文授課)、台科大行銷資料科學課程業師及臺灣行銷研究有限公司AI課程講師。
授課課程內容包括：行銷資料科學、Python機器學習商務實戰、Python Speech2text語音轉字檔Workshop、自然語言處理商業實戰 …等。 曾主持參與金融業、化工業、醫療業、網路廣告業、彩妝業、出版業、高教產業、文教產業等資料科學案，致力運用行銷資料科學技術來找出各種數據背後的群眾智慧。經營公司之餘，在台科大協助講授「行銷資料科學」課程，並執筆台灣第一大的行銷資料科學社群粉絲頁「行銷資料科學」，同時為「評鑑雙月刊校務專欄作家」發表學術文章，分享自己在產學界經歷的行銷與資料科學專案。
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行銷資料科學課程地圖
臺灣行銷研究（TMR）特別規劃「行銷資料科學」實戰應用課程學習地圖 ，讓有心學習「商業數據分析」結合「程式設計」的學員們可以更有系統性的學習，成為大數據時代潮流下的「行銷資料科學家」
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提供課程連接參考：
- Python 0 到 1 基礎商業分析實戰（9/28 ~ 9/29）
- Python 0 到 1 基礎商業分析實戰（11/2 ~ 11/3）
- Python機器學習商務實戰 （本課程）（10/19 ~ 10/20）
- 用Python打造股票行動機器人（10/26 ~ 10/27）
- RFM顧客分類大師：用Python 打造客群地圖，走向獲利最大化（11/16 ~ 11/17）
- Python STP 行銷策略分析實戰（12/07 ~ 12/08 ）
- AI X Python：影音字幕自動化 + 語音情感分析（11/23 ~ 11/24）
- 商務公開資料 Open-Data x AI行銷實戰應用（12/14 ~ 12/15）
- Python 0 到 1 連續性製程分析實戰（12/28 ~ 12/29）
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學員要求
- 請自備筆電
- 希望學員事先可以安裝 Python3 (推薦 Anaconda)
發票處理說明
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聯絡電話
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