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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2020年度數位課程：
- Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰
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顧客管理大師：Python x RFM會員經營新觀點
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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
- 可提供發票
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聯絡電話
- 若有課程的其他疑問請洽 tmrallstaff@googlegroups.com 或 02-8732-2593
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活動須知
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