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Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線
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鍾皓軒

Python 行銷資料科學 :基礎語法入門最前線

本課程是特別為對數據分析有興趣,但又沒有程式基礎的初學者所設計。老師藉由深入淺出的方式,帶您入門程式語法,不僅用有趣有邏輯的架構增加學習的效果,最後也用落地的案例,讓您透過不斷的實作,更靈活動地應用語法。達到程式學習最佳的效果,也可以幫助後續其他數據分析的課程學習更易上手。
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4.8
(15)

關於課程

課程包含

包含 4 章 34 單元、1 項作業

課程時長

7 時 31 分鐘

課程總人數

400 位同學

觀看限制

不限觀看次數,還會附贈完課證書

學習升級

Hahow AI 學習助教
無需額外付費
即時問答、重點整理、測驗理解,讓知識派上用場

最新消息

課程內容

標題「課程緣起」置於紫藍漸層背景中央,背景搭配數位科技線條、粒子光點與右側放射狀光芒,作為課程頁面的段落標題橫幅。

講師在電腦教室中進行實體教學,學員使用筆記型電腦與桌上型電腦操作,另一側的大型講堂有多人聽課、舉手互動,現場以投影畫面輔助說明。

臺灣行銷研究(TMR)團隊,不僅專注於產學界資料科學分析的教學,同時也著重於數位課程的教學開發,在不同教學場合最常被問到的問題包括:

  • 我沒有任何的程式基礎,該怎麼入門呢?
  • 回家練習時,發現一直出現問題,忘了語法怎麼修改?
  • 我想依工作上的需求改程式碼,試了好多次都失敗了⋯⋯

有鑑於此,我們希望能從學習者角度出發,設計出第一門專注在結合「Python 基礎語法」與「基礎商務數據處理」的課程,讓沒有任何程式背景又想跨足數據分析的您,可以提昇基本語法的學習效果。

紫藍色科技感漸層背景搭配光點與線條,中央標題寫著:「這一門課『和其他 Python 基本課程』有何不同?」

市面上已經有許多 Python 基礎課程的教學,為何這門課值得想要從事商業分析的人士多參考呢?

豐富的業界及學界教學經驗

豐富的第一線教學經驗,以及從多門數位課學員的提問問題,讓我們發現學習者真正的學習瓶頸在【基本功不足】。大家在學習 Python 時,只想要快速的進入分析階段,因此很容易忽略在基本功多下功夫。

由「商務資料」學習基本語法應用

通常學員在基本語法的學習,從判斷式進入迴圈到 Function 製作已身陷迷惘,到 Pandas Data Frame 通常已是零基礎學員最混亂的部分。

因此我們讓學員在一開始學語法時,即能從商務資料集來熟悉各種語法,建立未來更好的分析能力。

以 Python「字典」教學為例:

一般市面上的教學釋例:何謂字典,字典功能簡單操作,如下圖。

Python 字典操作示範:先建立 alphabet 字典,儲存 a 到 e 的英文單字並讀取 apple;接著新增或更新資料,將 a 改為 ant,並以 update() 加入 egg、good、hello 等項目。

本課程教學釋例:

我們除了教導學員如何用字典的功能作資料的儲存、刪除與更改資料內容外,還有以下特點:

  1. 在語法的學習中,字典中的符號非常多,也是初學者經常會搞混的,本課程幫學員整理出不同的符號總表,讓大家觀念更清楚。
  2. 教導大家在分析中,最常犯的符號錯誤問題,減少學習的冤枉路。
  • 帶領學員認識字典,同時比較不同程式符號,釐清基礎觀念。 當 Python 初學者面對 Python 各種不同符號時,時常會有不清楚每一個符號的用途,所以我們即會從初學者最不清楚的痛點下手,讓初學者不但可以清楚縱覽所有符號的意義外,還可以快速理解本單元符號的用途意涵,如下表。

「Python常用符號彙整」整理方括號 [] 的長度擷取、資料儲存與 key 值擷取,圓括號 () 的函數 input、花括號 {} 的字典 key 與 value,以及句點 . 呼叫函數,並附上 box[2:7]、Str(5) 等範例。

  • 以商務資料集為例,理解字典在資料處理時扮演的角色。 讓初學者可以得知不同 Python 基礎功能可以如何使用到商務範疇上,如下圖。

Python 練習題要求從顧客清單 client_list 中找出購買機率高於 0.7 的使用者 uid;資料包含 id001 至 id006,機率介於 0.23 至 0.99。

導入商業案例實戰

一般教學: 無

本課程教學: 大量的商業練習於語法操作,用商業案例貫串組合技的模擬實戰。 舉例而言:

重點語法實戰:下圖為課程一個 Pandas DataFrame 單元的商務資料練習,讓學員可清楚理解重點語法如何實際應用在商務資料上,發揮其關鍵功用,如下圖。

Python Pandas 練習題,授課教師為鍾皓軒;以第一季水果銷售資料為例,整理 Taipei、New Taipei、Taichung 於 4 至 6 月的 Apple、Banana、Orange、Tomato、Guava 數據,進行店家與產品分析。

動態視覺化繪圖

在數據分析中,資料視覺化是資料分析後最重要的一環。好的視覺化呈現,可能讓人快速判讀資料,作決策調整。

一般教學: 無

本課程教學:

本課程以商業分析中最常用的長條圖、折線圖、朝陽圖為主。同時,為了讓視覺呈現效果更清楚呈現資料變動效益評估,我們教授繪製動態長條圖、動態折線圖、動態朝陽圖,如下圖。

2019年各系列銷售分析儀表板:左圖以長條圖呈現系列排名,中圖以旭日圖展示Top10系列及旗下產品占比,右圖追蹤系列14一月至十月的月度數值,4月約30萬、9月約17萬為高點。

全臺前5強銷售資料實戰案例,強化基本分析能力

一般教學: 無

本課程教學:

為了讓學員了解基本語法在商務資料的整體運作,我們使用全臺前5強之一的某零售產業「真實資料」貫穿本門課程所學的 Python 語法,帶領學員從事真正的案例分析,讓您真正熟練 Python 資料科學語法應用,提昇學員學習效果。

訂單明細表列出單價、成本、系列、產品、訂單時間、會員、性別、年紀、活動代號與尺寸;資料皆屬系列4,日期為2016-01-01,活動代號包含活動_YND_pid、活動_自然流量、活動_ikip_pid與活動_B2K_pid。

這一門課和TMR 「Python 0-1商業分析實戰」有何不同?

過去完全沒有基礎的學員反應,「Python 0-1商業分析實戰」該課程的內容非常好,但是還是面臨到許多程式理解及後端分析燒腦的困擾。

  • 內容難度更低:這一門課是進入 TMR 「Python 0-1 商業分析實戰」的前導課程。
  • 功能面:本門課特別針對完全沒有程式基礎及想要跨入數據分析領域的學員,提供一個更入門的基礎課程。
  • 應用面:更著重於建立基礎分析語法的邏輯,專精於基本語法的熟練。
  • 實戰案例::專注於內部顧客銷售資料處理,用簡易的商業分析案例,培養資料處理的能力,加速其他數據分析課程的學習。

紫藍與紫紅漸層背景搭配光點、線條與發光效果,呈現「課程架構與學習目標」標題。

課程設計以四大學習架構為主軸:

  1. Python 環境介紹、界面操作工具介紹、Python 重要應用。
  2. Python 基礎語法的介紹,並設計大量商務語法練習。
  3. 動態繪圖繪製語法教學,及視覺化結果的解讀。
  4. 用實際的銷售資料,讓基礎語法的使用更能融會貫通,結合工作情境,提高學習效果。

期望達到以下三大學習目標:

  1. 熟練Python程式運用的邏輯思維。
  2. 熟練Python程式語法在商業分析應用及動態繪圖製作。
  3. 成為能具備基礎商務資料分析思維的人,為日後數據分析課程作更好的準備。

課程學習路徑分為四階段:先了解學習Python的原因、環境介紹與安裝,再進入 Python 零基礎入門,學習 IF、For、Function 與 Pandas;接著學習 Python 動態繪圖,最後進行銷售資料實戰練習。

「課程核心特色」標題置於紫藍色漸層科技背景中,搭配電路線條、光點與抽象數位網絡裝飾。

我們用【專案導向式的方式學習 Python 基礎】、【瞭解基礎 Python 分析的商務意涵】與【基礎動態視覺化呈現】三大理念作為課程設計核心發想,主要核心特色有:

練就程式語法學習邏輯

Python 基本語法為現今最重要的程式語之一,建立好的基礎,對於各種語法的學習都能加速入門,提高未來程式撰寫及商業分析案的學習能力。

  1. 學習程式語法,首要了解程式元素。構成程式的元素為變數、邏輯運算及流程控制,所有的數據分析應用各種統計分析應用、機器學習、深度學習,程式的組成都是在這三者主架構下作延申。
  2. 以變數為例,變數又包括了字串、數字、變數、字典。這些都是資料科學從業人員在數據分析時,時刻都會面臨的基礎資料類型問題。例如:字串的創建,可以使用單引號「'」或雙引號「"」將文字內容包起來,那為什麼我們需要單引號及雙引號來表示字串呢?兩者的差異為何?字串相加、重複字串、取出部分內容,在分析中最常使用的情境及如何操作?在本課程中都的清楚為學員們介紹。

本課程幫大家建立整個程式架構邏輯,如下圖所示,層次分明,讓大家在學習路上,隨時明瞭不同語法在程式中的層次,見樹又見林!

學習程式基礎必學基本三元素:變數涵蓋字串、數字、串列與字典;邏輯運算包含加法與或運算;流程控制則介紹 if 與 for。

Python基礎操作練功房 + 商務分析常見練習題

獨特的以貼近業界銷售資料作為基礎學習,我們在每一章節結束後,都會有商務導向的基礎練習題協助學員複習,讓學習基礎 Python 語法,如:IF、For、Function、Pandas 更有趣也更具實務具體用途。舉例來說:如何運用 Pandas 基礎語法完成銷售基礎分析應用,從資料的讀取、dataframe 的建立、到月平均營收的分析,如下圖。用 Function 對於外部輿情偵測的好處與案例解析,關鍵字如何建立一個 function,語法的組成使用,如下圖所示:

課程示範以 Pandas 讀取 data1.csv 並建立 revenue dataframe,分析水果行第一季蘋果各月平均月營收;另以 Function 練習說明外部輿情偵測、關鍵字篩選與主動推播通知的案例。

Python 基礎動態繪圖

一般市面課程的視覺化課程多半屬於靜態繪圖的教學,本課程特別以動態視覺化網頁分享給學員,讓學員可以使用鼠標與滑鼠左鍵輕鬆拖拉或點擊網頁,找到想要的資料呈現方法!有別於市面上僅教導不同視覺化圖表功能性的用途,本課程以真實業界資料貫穿三種基礎繪圖,補足市面上繪圖不連貫的狀況,如下影片。

  • 動態長條圖:如何視覺化產品利潤?
  • 動態折線圖:如何視覺化隨時間變化的利潤狀況?
  • 動態朝陽圖:如何知道系列下每個產品所帶來的利潤?
學習目標達標: 基礎數據分析結果,商務意涵判讀。

整體資料分析結果判讀解析,建立管理方針下一步。

  • 「產品利潤」:一眼快速選擇好的利潤高貢獻產品
  • 「產品歷年獲利狀況」:找出具投資潛力的明星商品
  • 「每個系列下的產品利潤」:細觀高獲利系列下,可首要投資的重點高利潤產品

更多詳細介紹,會在統一在「課程單元規劃」介紹。

標題「整體比一比,學習更效率」,以紫藍漸層、光線與科技感粒子背景,呈現學習效率比較的主視覺。

本課程精心為想學數據分析的您研發設計,提供六項獨家特色,如下表:

一般Python基礎課程與本門Python基礎課程比較:一般課程均價1500元上下,本門為俗擱大碗的950元募資價;兩者皆教Python基礎語法,本門另含獲利分析、動態網頁視覺化、真實商務資料與業界實戰練習。

「誰適合買這門課」標題置於紫藍與紫紅交融的數位科技感背景中央,搭配光線、粒子與抽象線條視覺。

    • 任何對程式語言學習入門有興趣的人。
    • 沒有任何Python程式基礎,而且對數據分析有興趣的人。
    • 想了解程式語言對於商業分析初步應用的人。

「課程單元規劃」標題置於紫藍色漸層背景中央,周圍搭配發光粒子、數位網絡線條與科技感幾何裝飾。

以下為本課程的詳細的單元規劃。

章節1 - 學習 Python 的原因、環境介紹與安裝

在課程一開始,我們會從職業別與薪資面向來介紹學習 Python 的原因,舉例來說:我們會從資料科學家、商業分析師、學生、資料工程師、軟體工程師、資料分析師等多種職業角色介紹推薦學習 Python 的原因,並且解析不同職業所需要的重要技能,在課堂中我們會使用下圖結合我們第一線的業界觀點,讓學員能快速理解學習 Python 的重要原因。

若有興趣者,也歡迎查看我們寫的文章 - 數據分析的領導者—爲什麼要使用Python語言呢?

職業與程式語言分布矩形式圖表,涵蓋 Data Scientist、Student、Software Engineer、Research Scientist、Data Analyst 等職業;Python、SQL、R、C++、Java、MATLAB、JavaScript 與 Bash 為主要語言。

接著,我們會開始安裝 Python 必要的開發環境(如:Visual Studio Code 等)與介紹程式撰寫工具,讓我們可以順利接續後續 Python 語言的撰寫,如下圖。

Visual Studio Code 官網主視覺,標示「Code editing. Redefined.」與「Free. Built on open source. Runs everywhere.」,提供 Download for Windows Stable Build、Other platforms and Insiders Edition,右側展示程式碼編輯器介面。

章節 2 - Python基礎操作練功房

本章節將會清楚介紹 Python 的基礎起手式,如:字串、串列等基礎必學起手式,本章節獨特的點在於,在每一小節基礎結束後,都會有商務導向的基礎練習題協助學員複習,不僅讓學員能更加熟練,且能瞭解語法的具體用途如下圖。

學習程式基礎必學基本三元素:變數涵蓋字串、數字、串列與字典;邏輯運算包含加法與或運算;流程控制則介紹 if 與 for。

舉例來說: 當 Pandas 資料處理的單元結束後,我們會接續以 Pandas「練習題」試圖演練「基礎商務分析」,如此讓 Pandas 單元不只停留在基礎練習,亦能知其具體實務用途!如下圖。

「Pandas基礎語法完成銷售基礎分析應用」練習,分析連鎖水果行第一季營收與各項產品;內容包含讀入 data1.csv 並命名為「revenue」、開啟資料框,以及計算蘋果全國第一季各月平均月營收。

在本章節,我們會反覆練習課堂中的實戰,唯有熟悉操作,才能百分之百的應用到實戰中!

章節 3 - Python基礎動態繪圖

有了 Python 基礎起手式的介紹後,我們會開始使用 Python 的 Plotly 動態繪圖套件,讓我們能實際視覺化基礎分析中重要的長條圖、折線圖與朝陽圖的操作,並以「實際商務資料」學習操作動態視覺化網頁,瞭解管理者的下一步,以解析基礎商務意涵。

投影片以「Plotly簡介」介紹 Python 視覺化工具 Plotly,搭配多種圖表範例;右側 Jupyter Notebook 顯示 Simple Plot 折線圖,以 linear、jinhuhuhc 與 cubic 曲線比較數值變化。

章節 4 - Python銷售資料處理實戰練習

本章以全臺前 5 強之一的某零售產業「真實資料」貫穿本門課程所學的 Python 語法,一氣呵成完成基礎 Python 入門專案,讓你能夠做出:

「產品利潤分析」:一眼快速選擇利潤高的貢獻產品

將章節 3 所學的長條圖具體應用,找出每一個系列的總利潤,由高至低排,一眼找出高獲利產品,讓資源可以以利潤高低達到最適配置! 讓我們選擇「系列 14」為例,繼續進行下一個的折線圖分析,如下表。

2019年各系列利潤排序條形圖,系列1利潤最高,約230萬;系列2約195萬,系列3、系列20、系列14與系列13約135萬至142萬,其中系列14標示為1,355,704。

「產品歷年獲利狀況分析」:找出產品在不同時間的成功關鍵因素

使用折線圖,探索不同系列每一個月份的利潤狀況。以「系列 14」為例,我們發現利潤最高的,依序為 4 月份、再來是 9 月份,即可查看這兩個月份的成功關鍵因素,研擬後續銷售策略,如下表:

Top6_潛在系列「系列14」2019年歷月利潤分析圖:1月至10月利潤先由約15萬降至5.4萬,4月攀至最高305.423K,9月回升至約17.2萬,10月再降至約5.3萬。

「每個系列下的產品利潤分析」:細觀高獲利系列下,可首要投資的重點高利潤產品

在複雜的產品系列中,要如何一目了然所有產品線的獲利狀況,化繁為簡,朝陽圖是最好的視覺工具之一。以「系列 14」為例,我們發現「產品 14-12」為佔「系列 14」獲利最高的的(20%),代表「產品 14-12」為系列 14 的獲利關鍵,可以作為後續投資資金挹注的參考,如下表。

Top10利潤分析圓環圖以「系列14」為中心,呈現旗下產品的利潤分佈與比例;選取「產品14-12」時,顯示利潤279752、數值0.02295503864,占比0.20635218。

「歷年產品成長比較分析」:找出具投資潛力的明星商品

找出年度的高利潤系列與產品後,該如何選擇潛力性的商品,為了更能全盤檢視,我們透過實際經驗,帶領學員再透過歷年資料比較。根據歷年系列「潛在」成長與「穩定性」成長來選擇有潛力的系列, 透過「歷年產品成長比較分析」,找出具投資潛力的明星商品!如下表。

  • 「潛在」成長比較分析:計算歷年系列成長率,找出平均成長率高的系列,作為潛在投資的標的,如下表可見排名前10的系列商品!

「潛在」成長比較分析表,以「系列」、「成長率」與「優先選擇排序」為欄位,呈現各系列的成長率與選擇優先順序;表格內容區無可辨識文字。

  • 「穩定」成長比較分析:計算歷年系列的「穩定」成長率,愈低則愈穩定,因此可找出穩定性高的系列,作為穩定投資的重要標的。
  • 相互比對年度及歷年資料,系列 10、9、4、11、1 的表現都還算穩定。對於投資及資源配置決策前,能有多一參考指標,如下表。

「穩定」成長比較分析表,以「系列」、「每月穩定成長系列」與「優先選擇排序」為欄位,表格下方列出多列尚未填入內容的比較項目。

「關於講師」標題置於紫藍色科技感背景中央,周圍以電路線條、幾何光點與向外發散的數位光束作為裝飾。

講師 Howard 為中華電信、資策會、外貿協會與臺科大等多個單位的 AI 講師,形象以穿著西裝、配戴眼鏡的插畫人物呈現。

鍾皓軒(Howard)

現職:臺灣行銷研究有限公司(TMR)的創辦人

專書出版

業界經歷

  • 曾擔任過中華電信、長榮航空、資策會、工研院、外貿協會國際人才培訓中心、證基會及知名金融企業等多個單位的資料科學課程講師

學界經歷

  • 台科大行銷資料科學課程業師、台科大創新育成中心行銷資料科學課程、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 AI 連續性製程機器學習課程、北市大行銷資料科學應用課程講師

產學專案

  • 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

主編

作家

專長

  • 行銷資料科學、機器學習建模、連續性智慧製程、自然語言分析與校務研究

「產學與出版經歷」以大型白色標題呈現,背景為紫藍漸層,搭配光纖、粒子與幾何線條構成的數位科技風格裝飾。

合作夥伴

合作夥伴案例展示,涵蓋全球前十大科技公司、IC設計、工業技術、電信、資訊與航空領域,並與臺灣科技大學、高雄師範大學、臺北市立大學合作辦理資料分析、Python與AI行銷課程。

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「課程解鎖活動」白色大字置於紫藍色漸層科技背景上,搭配光點、線條與抽象粒子流動效果。

希望大家能多多分享我們的課程資訊給社群好友,讓大家共同學習及分享!為了感謝大家對我們的支持與愛戴,我們有不同的目標解鎖活動:

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《STP行銷策略之Python商業應用實戰》書封,副標為「網路爬蟲×機器學習×數據分析」,作者羅凱揚、蘇志宇、錢皓昕、楊超豐,GOTOP出版;封面以彩色抽象數據流呈現。

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當課程募資人數百分比超過目標人數的 800% 時,將抽出 3 位同學免費贈送我們另一門較進階的線上課程「Python 0-1 商業實戰分析」,讓學習作更好的接軌。

線上課程細節請參考本鏈接 。

「商務數據分析-數位課程」展示六門課程主題:Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰、顧客分類大師 Python × RFM、AI 行銷學、用 Python 打造股票小秘書,以及 A系列與 B+C系列的 Office文書處理。

1000% - 進階數位課程再加碼!

當課程募資人數百分比超過目標人數的 1000% 時,我們將再加碼抽出 2 位同學免費贈送我們另一門較進階的數位課程「Python 0-1 商業實戰分析」,讓學習作更好的接軌。

募資規則說明:

1. 課程募資人數百分比是指「募資開始」到「正式開課前一天」(2020/11/5 - 2021/2/2 23:59)的百分比,所以就算 30 天募資結束依然進行計算,直到正式開課後,就將不列入計算。

2. 有關於 300% 和 500% 的抽獎贈書活動,我們將從募資人數統計期間(2020/11/5 - 2021/2/2 23:59)購買人中抽出中獎者。

3. 有關於 800% 和 1000% 的抽獎贈數位課程活動,我們將從募資人數統計期間(2020/11/5 - 2021/2/2 23:59)購買人中抽出中獎者。

4. 老師團隊預計於 2021/2/10 進行活動抽獎,並於 2021/2/20 前寄出獎品,敬請期待! 獎品寄送僅限台澎金馬地區,如果中獎的學員居住於海外,請填寫親友地址協助代收。

5. 按下「馬上預購」後,將導向「付款資訊」頁面,最下方即是收件資訊填答欄位,所有欄位請務必正確填寫,若未確實填寫,視為不參加抽獎。

「回覆與作業設計」標題置於紫藍色科技感漸層背景上,搭配發光粒子、數位網絡線條與幾何介面裝飾。

課堂作業主要為:

商務語法練習請嘗試將系列「歷年成長比較分析」應用在系列下的所有產品

本門課程的作業有別以往技術類課程所出的純程式作業,為了讓大家更熟悉商務語法操作,因此我們將會提供一份商務案例的練習題,讓同學能在課後應用所學,提高學習效果。

問題回覆

  1. 開課前:我們會每 1 - 2 天統一回覆同學提出的問題
  2. 開課後:依課程進度,暫定每 3 - 5 天回覆同學關於課程或作業的問題
  3. 若我們有不可抗拒的因素,最慢會在 1 - 2 週內回覆您

紫藍色科技感漸層背景搭配粒子、光纖與幾何線條裝飾,中央以大型白字呈現「追蹤我們」。

  1. 行銷資料科學 FB 粉絲專頁:我們每週都會在粉專 po 出 3-5 篇行銷資料科學文章
  2. 行銷資料科學 Telegram:凡事加入我們的Telegram,「一定」會追蹤到我們每週發表的3-5篇行銷資料科學文章
  3.  行銷資料科學 Line@:重要資訊不漏接,有任何疑難雜症皆可透過官方Line@連絡我們
  4.  行銷資料科學 Medium:行銷資料科學的文章官方網站,裡面將過往文章做了系統性整理,讓讀者閱讀起來更方便     
  5. 專業經理人「行銷資料科學」交流團:專業經理人公開社群,歡迎大家到本社團分享您的新知
哪些人適合這堂課?
本課程歡迎程式初學者、資料分析初學者、行銷人、經理人、以及想從事資料分析工作的人! 無論你是: 👉 對 Python 有興趣但零基礎的初學者 👉 想零基礎入門 Python,但又想操作真實商務資料,找出分析意涵者 👉 具有商務、行銷或銷售經驗,且想入門商務資料分析者 👉 想學習基礎商務資料分析的學生
你可以學到
🎯 修習完本課程,我們預期學員可以達到以下三大學習目標: 熟練 Python 程式運用的邏輯思維。 熟練 Python 程式語法在商業分析應用及動態繪圖製作。 成為具備基礎商務資料分析思維的人,為日後數據分析課程作更好的準備。 🔥 從商務分析的角度,學習 Python 基礎語法,包含: • IF 判斷式商務應用 • For 迴圈商務應用 • Function 方法操作 • Pandas 與 Plotly 商務應用動態視覺化語法操作 🔥 從專案角度出發,操作基礎動態網頁、學習視覺化呈現資料: • 繪製動態長條圖:例如如何視覺化產品利潤? • 繪製動態折線圖:例如如何視覺化隨時間變化的利潤狀況? • 繪製動態朝陽圖:例如如何知道系列下每個產品所帶來的利潤? 🔥 以 Python 基礎分析資料,並學習基本商務意涵判讀: • 「產品利潤」:一眼快速選擇好的利潤高貢獻產品 • 「產品歷年獲利狀況」:找出具投資潛力的明星商品 • 「每個系列下的產品利潤」:細觀高獲利系列下,可首要投資的重點高利潤產品
上課前的準備
需要準備的工具 / 軟體(若購買課程前不清楚版本是否支援,請先留言與老師確認。)
👉 一台穩定的電腦,不限 Mac / Windows / Linux 作業系統 👉 需安裝 Visual Studio Code 開源免費軟體與 Jupyter Notebook 軟體工具,課程中也會一步步帶領大家安裝 👉 本課程以 Python 開源免費語言為主
需要具備的背景知識
👉 瞭解 Windows / Mac 電腦的基本操作即可。 👉 無 Python 基礎也沒有關係,我們的課程會帶領您從基礎開始,建構您 Python 基礎語法入門的實力基礎。
單元一覽
4 章 34 單元|總時長 451 分鐘
全部展開
1
語法在商務分析的重要性及環境安裝
影片單元
單元 1 - Python基本語法的重要性,對未來的程式撰寫及商業分析案的重要性為何?
影片單元
單元 2 - 介紹與安裝Python好用的工具-Visual Studio code操作界面 (VS code)
09:47
影片單元
單元 3 - Vs code設定Jupyter notebook基本教學
20:47
影片單元
單元 4 - 安裝特製環境檔
02:51
2
Python商務分析基礎語法應用
影片單元
單元 1 - 從簡易商務資料看Python 字串、數字與變數有何不同?
22:07
影片單元
單元 2 - 【字串、數字、變數綜合練習題】- 如何計算與表示商品銷量?
06:09
影片單元
單元 3 - 從簡易商務資料看串列操作,打造資料操作基礎心法!
10:03
影片單元
單元 4 - 【串列操作練習題】- 如何存儲、刪除與更改商品銷量資料?
04:47
影片單元
單元 5 - 字典操作明瞭「鍵」與「值」的緊密關係,建立簡易商品銷售清單
08:09
影片單元
單元 6 - 【字典操作練習題】- 如何處理銷售資料更容易?
04:02
影片單元
單元 7 - 邏輯運算-邏輯判斷的好幫手
06:28
影片單元
單元 8 - 為何要IF判斷式?資料處理如何下條件?
10:13
影片單元
單元 9 - 【IF判斷式操作練習題】- 如何找出指定銷量,讓銷售資料更精簡?
08:24
影片單元
單元 10 - 為何要For 迴圈? 資料處理不可或缺的重要語法
12:21
影片單元
單元 11 - 【For 迴圈操作練習題】- 省力完成銷售資料篩選與處理,找我就對了!
33:20
影片單元
單元 12 - 如何用Function包語法,成為一鍵搞定的整合者
11:03
影片單元
單元 13 - 【Function方法操作練習題】- 一鍵完成銷售資料的基礎處理?
10:38
影片單元
單元 14 - 站在巨人的肩膀上 - 載入套件
06:21
影片單元
單元 15 - 資料前處理好工具-Pandas DataFrame!
01:00:52
影片單元
單元 16 - 【Pandas DataFrame練習題】- 一起踏入銷售資料的導入、清理、轉換與分析!
27:51
3
Python基礎語法動態繪圖製作
影片單元
單元 1 - Python商務實作練習資料集介紹
影片單元
單元 2 - 動態長條圖 - 資料的導入、清理與轉換!
18:35
影片單元
單元 3 - 動態長條圖 - 如何視覺化產品利潤?
09:49
影片單元
單元 4 - 動態折線圖 - 資料的導入、清理與轉換!
09:52
影片單元
單元 5 - 動態折線圖 - 如何視覺化隨時間變化的利潤狀況?
06:33
影片單元
單元 6 - 動態朝陽圖 -資料的導入、清理與轉換!
20:06
影片單元
單元 7 - 動態朝陽圖 - 如何知道系列下每個產品所帶來的利潤?
04:22
4
章節 4 - Python銷售資料處理實戰練習
影片單元
單元 1 - 【組合技實戰練習】- 找出高利潤產品組合清單,讓資料處理技術更熟悉
13:59
影片單元
單元 2 - 【動態長條圖:產品利潤分析】- 一眼快速選擇利潤高的貢獻產品
03:38
影片單元
單元 3 - 【動態折線圖:產品歷年獲利狀況分析】- 找出產品在不同時間的成功關鍵因素
11:20
影片單元
單元 4 - 【動態朝陽圖:每個系列下的產品利潤分析】- 可首要投資的重點高利潤產品
11:02
影片單元
單元 5 - 「潛在」成長比較分析
28:57
影片單元
單元 6 - 「穩定」成長比較分析
12:39
影片單元
單元 7 - 【報表分析:歷年產品成長比較分析】- 試圖找出具投資潛力的明星商品
10:02
作業單元
作業 1 - 商務語法練習題
查看作業
試看單元
播放試看影片
章節 1 - 語法在商務分析的重要性及環境安裝
單元 1 - Python基本語法的重要性,對未來的程式撰寫及商業分析案的重要性為何?
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10:28
播放試看影片
章節 3 - Python基礎語法動態繪圖製作
單元 1 - Python商務實作練習資料集介紹
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04:18
課程評價
4.8
/ 5.0
15 則評價
Chihan Chou2021-04-23
非常好的Python課程,適合完全0基礎的學生
非常好的Python課程,適合完全0基礎的學升 也可以學到一些商業分析的知識 唯一的缺點,是無法及時得到老師姊debug的回應
(已編輯)
2 人覺得有幫助
盧佳妤2022-03-04
適合入門的好課程
如果你想學一項技能,最好的方式是直接從應用面下手 這堂課直接就行銷角度切入的去教學python 簡單且快速地讓學員可以操作python完成分析 並且有提供程式碼及操作範例資料,對於初學者來說非常適合!
查看更多
Remy2022-02-03
優的
上完可很久才想到評價, Python近幾年工作中發覺挺有用處,可以做自動化,統計分析 藉這門課又讓功力增進一點,作業有點偷懶沒寫。。。
chou20242024-12-05
課程講解易懂
課程內容將資料處理的每個步驟都詳細解說,讓資料處理新手可以學習到資料清整、商務分析、抓取資料到製作視覺化動態圖的操作方式及步驟。
(已編輯)
鍾皓軒
授課老師
2024-12-06
同學您好: 感謝同學的支持與回饋,您的鼓勵是我們的動力,很開心本門課程能夠幫助您了解並掌握Python如何應用於行銷資料科學上,再次感謝您的肯定。 若在學習上有遇到任何問題,歡迎隨時詢問!祝學習順利!
查看更多
CJ2022-06-20
Magic!
上過很多講到Pandas應用的課程,每次到後面就太複雜卡彈了 但老師不知道用了什麼魔法,這堂課是唯一讓我聽懂Pandas的~

意猶未盡嗎?

關於講師

鍾皓軒
3堂課程
0篇文章
862位學生
臺灣行銷研究有限公司(TMR)的創辦人。 出版國內第一本的行銷資料科學書籍。經歷中華電信AI專案合作講師、資策會AI合作講師、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學講師。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 同時為行銷資料科學粉絲專頁、Line@、FB社團與Medium 總管理者/主編/創辦人
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購課前問答

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愛心數
肥貓
2024-12-26
2024 接近2025了 不曉得上 會不會太晚了 內容會不會沒更新已經差很多了
鍾皓軒
授課老師
2024-12-30
同學您好: 感謝您的詢問,課程中所使用到的套件以及環境都有說明使用的版本,在運行上是沒有問題的喔!同學可以依照講師的步驟,來把整個程式編寫的環境架設好,那麼後續在學習編寫的邏輯時,就不容易出現錯誤了~ 另外,講師每個禮拜都會定期解答學員的問題,幫助您更好的了解與吸收課程內容。而學習永遠不嫌晚,雖然現在有許多AI工具可以幫助寫程式,但擁有程式的基礎能力仍舊非常重要,只有掌握了程式的邏輯,才能更好的運用AI工具,快速定位並解決問題! 本課程內容不僅僅是程式的撰寫教學,更有邏輯思維的訓練,同時也透過實際案例的操作,一步步地帶領學員了解程式於商務上的分析應用,以及產出成果的管理意涵。本門課程不只是培養程式能力,更希望帶給同學不同的思考方向及工具,讓學員可以隨心的應用在自身領域中! 以上回饋,希望有解答到同學的疑惑。若有其他問題,歡迎隨時提出!講師非常期待能在課程中與您相見~
(已編輯)
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1 人想問
芷璇
2023-08-01
請問這課程適合工程師學習嗎?
鍾皓軒
授課老師
2023-08-03
芷璇 同學您好: 感謝您的詢問! 本課程是針對數據分析有興趣,但又沒有程式基礎的初學者所設計的,如果您有一定的程式撰寫背景,會建議您選擇我們在 Hahow 上的其他進階課程,如「AI 行銷學:用 Python 機器學習創造商業新價值」、「Python 輿情應用趣:顧客樣貌分析攻略」、「Python 購物籃分析:多商品推薦與利潤策略」等,讓您在學習上能兼顧效率也更貼近自身程度! 但如果您先前沒有接觸過 Python 與其基本語法,本課程將帶您一步步鞏固 Python 語法基礎,讓您未來接觸 Python 其他領域時能夠事半功倍! 請依照您自身的評估,選擇最合適課程喔! 如果有其他疑問,歡迎回饋!非常感謝!
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1 人想問
janetlee
2022-10-20
請問開發軟體是用Visual Studio 2022 可?
鍾皓軒
授課老師
2022-10-21
同學您好! Visual Studio 2022 沒有問題喔!Python 程式也可以使用此項最新版本。 舉例來說,以下的影片就有介紹如何安裝Python環境。 https://www.youtube.com/watch?v=_iYzXGyN0DA 感謝您的回饋!歡迎同學參考看看~
(已編輯)
janetlee
2022-10-21
謝謝老師
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1 人想問
Fireturkey
2021-03-15
老師您好: 想請問,M1晶片是否可以使用,最近嘗試幾次皆無法,請問是否有方法可以使用,謝謝。
鍾皓軒
授課老師
2021-09-01
同學您好! 感謝您的回饋! 過往我們在使用本課程Python搭配Visual Studio code的操作都沒有問題哦! 歡迎同學參考看看~
(已編輯)
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我也想問
Becky Cheng
2020-12-01
您好 我是行銷背景,想了解Python0-1基礎商業分析實戰及這一堂課程哪個比較推薦完全幼幼班的同學先上哪堂呢?
鍾皓軒
授課老師
2020-12-02
同學您好,因為在不同場合授課,有許多行銷背景的學員,或是有些許程式基礎,但是顯少有數據分析的學習或經驗。他們也都提出和您類似的問題~ 其實,這也是為何我們會開設這門基礎課的原因哦~ 正如您形容「幼幼班」非常的貼切(哈~) 這門課的由來正是為了解決Python商業分析「幼幼班」而開發的。 若是您有興趣學習Python商業分析,非常的推薦以【Python行銷資料科學:基礎語法入門最前線】作為入門 的學習~ 而「Python0-1基礎商業分析實戰」就比較像是「大班」, 因為他含括的分析應用技術又更多更進階一些哦~ 我們有在12月辦感恩回饋,12/4募資特惠結束前購買, 還有機會抽中「Python0-1基礎商業分析實戰」的課程哦!
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