1142 Python數據分析與行銷決策(碩一)
完整之內容連結與相關說明，請以教師於課堂中之講解為準；課程主題之順序與內容將視實際教學情況進行些微調整
A.數據分析與行銷決策
📖 學生課前閱讀
- 【從「數據苦力」到「行銷策略家」】- 數據分析的創新力量與策略應用
- 【數據驅動的行銷羅盤】- 關鍵績效指標（KPIs）在策略與實務中的應用與洞察
🧑🏫 老師授課
- Lecture 1 (行銷策略家)
- Lecture 2 (行銷羅盤KPI)
B.程式設計 x ＡＩ
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- 【Vibe Coding】: 以意圖導向的程式設計思維與行銷應用
- 【設計更好的LLM提示詞】：從理論到行銷實務的 5 步法(RACES)
🧑🏫 老師授課
- Lecture 1 (vibe coding)
- Lecture 2 (提示詞工程)
- Google Colab x Vibe Coding
- Python ABC
- Python程式設計基礎
C.機器學習基礎
📖 學生課前閱讀
- 【從數據洞察到智慧決策】：機器學習在行銷策略的應用與實踐
🧑🏫 老師授課
- Lecture 1 (機器學習 x 行銷策略)
- 機器學習（監督式）處理流程：從資料到預測的系統化旅程
D.統計
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- 【解鎖數據的潛力】統計學在行銷策略中的核心角色
🧑🏫 老師授課
- Lecture 1 (統計學x行銷策略)
E.迴歸
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- 【單車租借量預測】運用Python與機器學習進行共享單車需求預測：從數據洞察到情境式行銷策略
- 【臉書貼文互動預測】從Python機器學習視角探討社群媒體互動：以臉書貼文留言數預測為例的行銷決策支援
🧑🏫 老師授課
- 迴歸分析初體驗：如何從雜亂的數據中「學」出一條規律的線
- Lecture 1 (單車租借量預測)
- Lecture 2 (臉書貼文互動預測)
F.分類
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- 【Email 主旨點擊預測】運用 Python 與機器學習於數位行銷：電子郵件主旨預測之數據驅動策略
- 【顧客流失風險預警】數據驅動的顧客關係管理：以 Python 實作機器學習於顧客流失風險預警之策略解析
🧑🏫 老師授課
- 分類器是如何思考的？：如何從特徵線索中「判」出正確的類別
- Lecture 1 (Email主旨點擊預測)
- Lecture 2 (顧客流失風險預警)
G.分群
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- 【精準市場區隔 】數據驅動的市場區隔：Python K-Means 在行銷策略制定中的應用與洞察
- 【網站訪客來源分群】運用Python與機器學習進行網站訪客分群：從行為洞察到個人化行銷策略
🧑🏫 老師授課
- 演算法如何做到分群？：如何在無標籤的世界中「找」出隱藏的族群結構
- Lecture 1 (精準市場區隔)
- Lecture 2 (網站訪客來源分群)
H.降維
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- 【顧客輪廓降維與分群】運用主成分分析與K-Means演算法建構高維度顧客輪廓：Python在行銷數據分析中的應用與策略意涵
- 【社群意見領袖 (KOL) 識別】超越單一指標的迷思：運用主成分分析 (PCA) 深度解析數位行銷影響力
🧑🏫 老師授課
- 什麼是 PCA？：如何在高維資料中「抓」出最關鍵的方向
- Lecture 1 (顧客輪廓降維與分群)
- Lecture 2 (KOL識別)
I.關聯規則（特別預留單元）
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- 【購物籃分析與產品推薦】數據洞察驅動的行銷策略：以 Python 實踐購物籃分析與產品推薦
🧑🏫 老師授課
- 揭開購物籃的秘密 ：如何從日常交易中「找」出商品之間的隱藏關聯
- Lecture 1 (購物籃分析與產品推薦)
期末專題報告：「爆款內容預測模型與演算法偏好解析」
數據驅動內容決策：爆款預測模型實證研究