Excel Power BI 購物籃分析及視覺化實戰

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Luke

Excel Power BI 購物籃分析及視覺化實戰

第一門以「Excel Power BI」結合「商品搭售分析」出發的資料視覺化課程，協助您找出各產品間的「關聯性規則」，從消費者購買機率的角度出發，將產品作不同的組合搭配，打造「產品組合推薦清單」，有效提高顧客成交率！

Hahow AI 學習升級

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4.8

(6)

關於課程

課程包含

包含 10 章 34 單元、1 項作業

課程時長

6 時 17 分鐘

課程總人數

170 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

課程內容

「課程介紹」標題橫幅，背景為藍紫色漸層與曲線，搭配 Excel 圖示、商店與購物車、服飾、折扣百分比、美元及愛心插圖。

如何提高購物籃結帳率，是企業永遠的課題

在競爭激烈的電商市場中，「購物籃放棄率」是個非常重要的指標，很多商家都會遇到以下問題：「顧客已經將產品放入購物籃了，卻沒有完成結帳動作」，到底問題是出在哪？不論是實體或網路商家皆費盡心思想提高轉換率、帶動銷售量，雖然顧客放棄結帳的機率高，但同時也代表著顧客對產品感興趣，否則不會將產品添進購物籃中。那麼除了優惠一種方式外，是否有其他能提高轉換率的方法？我們該如何喚醒顧客的購買意願？ 如何以顧客為導向，制定對應的行銷策略？

本課程用 Excel Power BI，引入購物籃分析演算法，找出各產品間的「關聯性規則」，從消費者購買機率的角度出發，將產品作不同的組合搭配，打造「產品組合推薦清單」！

Excel Power BI，具備成長駭客關鍵能力

您知道每天使用的Excel工具，能作出超強分析及視覺化效果？！

大家都想學習程式數據分析，但對程式語言的學習難免有心理恐懼。本門課想要讓大家用更簡易的工具，也能達到數據分析的效果；但若您是有紮實的程式能力，本門課的學習，也提供多一項工具的應用技能。Excel Power BI 在既定的Excel基礎下，延申應用內建的 Power BI，達到資料整理、分析及視覺呈現的分析的效果，是現階段成長駭客的重要能力之一。

疫情催生消費習慣的改變

您是否也有過這樣的經驗，將感興趣的產品放入購物籃後，猶豫半天卻沒有下單？　

疫情的黑天鵝，加速數位化的腳步，同時也加速顧客在數位通路的消費習慣。如何運用 MarTech 打造良好的消費者旅程，是企業急於轉變的課題。根據英國研究機構 Baymard Institute 統計多份研究報告後指出，顧客將產品放入購物籃後，放棄率竟高達69.8%。　

透過本課程可以解決以下常見問題（如圖１.所示）

在上百甚至上千種產品中，對於產品搭配我該從何下手？
如何找到潛在高商業價值的產品，打造熱銷產品搭售？
如何制定產品搭售的最佳建議售價？
如何有效地分析不同產品搭售的預期收益呢？

準備好啟動用 Excel Power BI 購物籃訂單作戰計劃了嗎?!

「購物籃訂單作戰計劃」課程聚焦四項問題：在上百甚至上千種產品中選擇搭配、找到高商業價值商品打造熱銷組合、制定最佳建議售價，以及分析不同產品搭配的預期收益。

圖１. 購物籃訂單作戰計劃－產品組合推薦分析

「Excel Power BI 知多少」橫幅標題，搭配 Microsoft Excel 圖示、購物車、地球、百分比符號與長條圖等商務數據主題插圖。

第一門以「Excel Power BI」結合「購物籃分析」出發的資料視覺化課程，協助您的產品從銷售紅海中脫穎而出！

身處大數據時代，如何從龐大的數據中，快速有效地整理出具價值的資訊是一門大學問，如今有超過 500 萬名專業人才使用 Microsoft Power BI（簡稱 Power BI），透過 Power BI 資料視覺化的特性，將複雜的數據轉化成易懂且直觀的圖像化成果。

學習 Microsoft Power BI 與 Excel Power BI 之差異？

但您可能不知道，每天使用於工作的 Excel，就能展現主管一眼就懂的視覺化效果！

Excel 內建的進階工具「Power BI」已涵蓋「Microsoft Power BI」大部分的分析功能，可用於業務開發、統計預測、銷售分析等數據分析工作中。從工作中最熟悉的 Excel 入門，可以協助您更快上手資料視覺化技能。

無論是個人、學生族或是企業，學習 Excel Power BI 您無須額外負擔軟體費用，Excel Power BI 免費、功能齊全、易上手等特性，大幅節省您學習與查找的時間。以下為 Microsoft Power BI 與 Excel Power BI 差異比較表（如圖２.所示）

Microsoft Power BI 與 Excel Power BI 功能比較：兩者皆具備 Power Query、Power Pivot、Power View；Microsoft Power BI 軟體上手時間較長且須額外花費，Excel Power BI 上手較短且無須額外花費。

圖２. Microsoft Power BI 與 Excel Power BI 差異表

Excel Power BI 三大數據分析利器教學

對於數據分析初學者、不熟悉程式語言的您，更適合透過 Excel Power BI 三大數據分析利器，開啟數據分析之路。Excel Power BI 內建 Power Query、Power Pivot、Power View 三大工具，它可以協助您完成資料清理、資料整合、資料轉換與資料視覺化，以強大的數據分析功能，帶給您與以往使用 Excel 上不一樣的學習感受！

本課程聚焦於 Excel Power BI 三大數據分析利器：

Power Query：導入巨量資料，整合各種平台上之跨檔案，課程中將實際操作整合資料與資料清理，為後續購物籃分析進行事前準備。
Power Pivot：如同進階版樞紐分析，透過函數建立不同資料之關聯性，藉由Power Pivot 計算購物籃分析數值，分析產品間關聯性強度與產品組合財務指標。
Power View：由於Power View 2021年後不支援Excel，Power View 將透過Power BI最終產出互動式、多圖層之視覺化儀表板，讓我們透過視覺化了解不同產品與其他產品搭配組合時產生的效益，快速找到最佳組合。

建立吸睛的互動式報表，讓您在職場中無往不利

資料視覺化的能力，是提升職場競爭力的要角！不論是企業經營者、行銷企劃人員、資料分析師或商業分析師來說，「Excel & Power BI」強大的視覺化效果，可協助您建立吸睛的互動式報表，輕鬆擁有讓主管都刮目相看的銷售成果。

本課程會教授您互動報表的建立，如下方影片１.所示。其可於儀表板上方互動式頁面切換不同產品，圖表中的數值也隨之更新，點選圖表中的內容，其餘圖表將會同步更新，方便您解讀與闡述相關數據內容，例如：0:02 處點選男性，各項圖表中僅會顯示產品1-14的男性分析結果。

影片１. 商務儀表板互動分析成果

「課程核心設計」主視覺標題置於淡紫色背景中央，周圍搭配 Excel 電腦螢幕、購物車、服飾、百分比、美元與長條圖等插畫元素。

課程設計特色

本門課由 TMR 行銷資料科學團隊精心設計課程，期望幫助您強化「Excel Power BI」數據分析與資料視覺化能力。從購物籃分析演算法中，找出各個產品組合間的「關聯性規則」，協助您制定後續的行銷策略。

本課程設計以４個重點作為核心設計：

購物籃分析資料前處理：我們利用 Power Query 進行資料前處理，將資料轉換成購物籃分析格式，以利後續找出潛在顧客購物籃中的熱門產品。
購物籃分析應用 – 產品搭售方法解析：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI) 的功能，從銷售資料中找出可能的產品搭售。透過統計方法，評估比較不同產品搭售的吸引力，找出高機率成為顧客購物籃的產品搭售，協助您製作適宜的產品搭售策略。
財務指標分析：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI) 的功能，從財務價值觀點，分析產品搭售中的產品售價，計算顧客最易接受的單品價格，找到具獲利效益的產品搭售及產品搭售的建議售價。
應用於自我商城經營：把購物籃分析結果應用於電商平台中，帶領您優化自我商城經營，達到提升營業額的目標。

課程核心架構

本門課利用真實銷售資料，以電商實戰案例進行解說，藉由 Excel Power BI 實際操作，以深入淺出的方式，一步步帶領您洞悉有價值的數據。

以下為本門課的課程核心架構（如圖３. 所示）

案例實作導向：某產業前三大之真實案例實戰演示
商務洞見：靈活應用的商品搭售商務分析心法
學界觀點：EMBA 十大名師之一行銷大師觀點強力支持
Excel Power BI 工具：結合BI工具，教導電子商城之獲利提升關鍵
商業落地應用：創建自我商城的購物籃分析成果

課程以案例導向、商務洞見、學界觀點、Excel Power BI 工具與商業落地應用為核心，涵蓋某產業前三大之真實案例實戰演示、商品搭售商務分析心法、行銷大師觀點強力支持，以及電子商城獲利提升與購物籃分析成果。

圖３. 本門課的課程核心架構

「誰適合上這門課」標題橫幅，以 Excel 圖示、商店與購物車，以及服飾、百分比和金錢圖示，呈現課程適用對象與商業情境。

資料視覺化零經驗者：數據分析成為商業主流，而視覺化是數據分析中呈現結果最重要的環節，Excel 版本在 2019 年之後的都具備 Power BI 的功能，我們可以透過此功能，作為掌握資料視覺化的第一步。

只懂得操作 Excel 基礎視覺化圖表者：總被老闆嫌棄報表做的呆板難看，卻需要即時產出精美的銷售報表嗎？透過「Excel Power BI」進階工具，未來可以協助您銜接Power BI desktop，快速整理出老闆老闆刮目相看的視覺化成果。

Excel 數據分析初學者：擁有上萬筆銷售資料，卻苦思如何利用 Excel 導入數據，那 Power Query 正是您最佳的選擇！它能幫您輕鬆搞定各種來源的數據資料，快速完成資料正規化與清洗，而且操作方便讓您能快速上手！

擁有銷售資料，不知如何制定產品行銷策略的朋友：想透過銷售資料萃取出商業價值，但又不想面對困難又複雜的程式的您，可以選擇使用 Excel 作為您熟悉好上手的產品價值分析工具。

標題「教學方式比一比」置於藍紫色漸層橫幅中央，周圍搭配 Excel 電腦螢幕、商店遮棚、購物車、服飾、百分比與美元符號等插圖。

教學方式與坊間之差異？

豐富業界「專案」落地應用：輔導過電商、零售業、資訊業等產業
業界「內訓」輔導經驗：輔導過中華電信、資策會、工研院、貿協、台科大等大型單位
課程富含學界觀點：Cheers 評選 EMBA 十大名師 - 林孟彥「學界觀點」大師級授權指導

課程內容與坊間之差異?

本課程與坊間最大的差異在於教學內容是由「Excel Power BI」結合「購物籃分析」為主軸的課程。以業界電商案例為例，透過各種情境演練，帶領您實際操作購物籃商業領域的應用。接著以財務指標分析，制定出產品建議售價，進而找到適合商家的行銷策略，並提高轉換率與客單價！是市面上少見的 Excel Power BI 商務數據分析整合資料視覺化的課程！

課程詳細差異，整理如圖４.所示。

訪問課程與本門課程比較：兩者皆包含 Power Query、Power Pivot、Power View 介紹；本門課程另涵蓋購物籃商業領域應用、產品組合制定策略、產品組合財務指標分析與產品組合建議售價分析。

圖４. 課程內容與坊間差異表

「課程單元規劃」標題置於淡紫色橫幅中央，搭配 Excel 螢幕、購物車、服飾、百分比與美元符號等商業主題插圖，呈現課程架構的視覺引導。

課程綜覽圖

本課程大綱如下：

課程綜覽共五章，涵蓋 Excel 購物籃成果演示、Excel Power BI 環境介紹、Power Query 銷售資料整合與清理、Power Pivot 樞紐分析，以及 Power BI 視覺化與商務互動分析儀表板實作。

課程總覽涵蓋第六至第十章：以 Excel Power BI 進行購物籃資料前處理，分析產品組合的 Support、Confidence 與 lift，延伸至利潤、建議售價及 Power BI 視覺化，應用於電商經營。

圖５. 本門課程的課程綜覽圖

章節 1 - Excel 個案成果演示

購物籃個案成果演示

首先以購物籃個案成果的簡短影片，演示後續成果，讓大家先睹為快！

影片２. 購物籃個案成果演示

章節 2 - Excel Power BI 環境介紹

Excel Power BI 介紹
Excel Power BI 環境安裝

了解 Excel Power BI 的基本介紹與環境設定後（如圖６.所示），準備進入商業分析世界吧！

*Excel Power BI中Power View不在支援，本課程將透過Power BI 分享Power View視覺化的技巧

Excel & Power BI 的資料分析工具流程圖，依序串聯 Power Query、Power Pivot 與 Power View，呈現從資料整理、模型建立到視覺化報表的應用關係。

圖６. Excel Power BI 三大分析利器

章節 3 - Power Query 介紹與情境演練

您是否每次在進行跨檔案的分析時，需要不斷地將不同檔案、工作頁的大量資料進行多次的複製、貼上？平時在 CRM 系統、POS 系統等平台中存入的顧客資料，卻常以各類型檔案做儲存。因此當我們需要進行跨檔案分析時，得先針對檔案做篩選與整合，這可是相當耗時的苦力活，若有新的檔案出現時，將陷入無止盡的複製貼上循環中！

如今，藉由 Power Query 多面向收集資料的功能，可以有效率地杜絕不斷複製貼上的窘境，協助您整合多方來源的分散式資料，各種平台的資料皆可以直接匯入，Power Query 會是您一勞永逸的選擇！

在此章節中，會透過多種情境演練介紹 Power Query 的各種技巧。

整合每日、每週、每月不同時間段的銷售資料－實戰演練
整合不同活頁簿銷售資料－實戰演練
整合銷售資料及顧客資料－實戰演練
解析資料形態與資料清理－銷售資料實戰演練

3-1 整合每日、每週、每月不同時間段的銷售資料－實戰演練

運用 Power Query 將不同時間段的分散式 Excel 檔案，合併成同一個 Excel 檔案中（如圖７.所示）

「多個Excel檔案合併成同一個檔案」：畫面以十個Excel試算表圖示，透過箭頭整合至同一個資料夾，呈現批次合併檔案的概念。

圖７. 多個 Excel 檔案合併成同一個檔案

教您如何透過 Power Query 的方式，快速整併不同年份的 Excel 檔案（如圖 8. 所示）

Power Query 編輯器中，查詢「練習一」以 Folder.Files 讀取資料夾，列出 2016_sales_data.xlsx、2017_sales_data.xlsx、2018_sales_data.xlsx 三個 Excel 檔案及其存取、修改與建立日期。

圖８. 三個不同年份的 Excel 檔案合併至同一個檔案

3-2 整合不同活頁簿銷售資料－實戰演練

利用 Power Query 將資料進行合併或分割，可以快速地把多個不同類型的 Excel 工作表整理至同一張工作表中，有利於後續資料整並分析。（如圖 9. 所示）

示意將多個 Excel 工作表整理至同一張工作表：左側為分散的工作表，經由箭頭整合後，右側合併為「工作表1+2+3」。

圖９. 多個Excel工作表整理至同一張工作表

教您如何透過Power Query的方式，快速整併多個工作頁至同一張工作表，提高分析效益（如圖 10. 所示）

「合併檔案」資料預覽畫面，左側列出參數1[3]中的2016、2017、2018資料夾，右側顯示2016資料表，包含ID、訂單時間、會員、廣告代碼all與系列等欄位。

圖 10. 整合不同分類之 Excel 銷售資料工作表

3-3 整合銷售資料及顧客資料－實戰演練

當我們要進行顧客銷售資料分析時，這時資料卻分散於不同的檔案、工作表之中， Excel 中 VLOOKUP 函數的資料合併功能可能就不夠用了？

VLOOKUP 的優點在處理小資料固然好用，但一旦資料筆數越多，VLOOKUP 的缺點便會暴露出來。因為 VLOOKUP 函數在 Excel 環境中運作的效率較差、耗時長，甚至讓電腦死機。

運用 Excel Power Query 能處理大量資料合併的問題，效率好、速度快。也因為模組化的關係，當資料來源更新時，透過資料更新功能，無需多做調整，資料即會同步更新。

總結來說，相較於 VLOOKUP 函數運作效率不佳，Power Query 可以幫我們快速解決大量資料合併問題。例如：將顧客資料中的姓名與年齡合併至消費資料中（如圖11.所示）

以顧客編號整合消費資料與顧客資料：CM234 陳小明、20 歲，購買 A產品、消費 $120；CM211 王大明、45 歲，購買 B產品、消費 $780；CM121 吳忠明、37 歲，購買 C產品、消費 $600。

圖11. 顧客資料與消費資料進行合併

章節 4 - Power Pivot 與樞紐分析

課程會透過以下四種多情境演練，帶您精熟 Excel Power Piovt 操作函數與量值進行計算（如：性別占比、廣告銷售額等），最終透過熟悉的樞紐分析工具繪製多種圖表（如：圓形圖、長條圖、折線圖）呈現分析結果！

即時瞭消費者的性別數據占比－圓形圖
簡潔明瞭的廣告效益數據比較－長條圖
檢視廣告效益的數據趨勢與變化－折線圖
便捷的顯示不同商務互動分析成果－分頁呈現

章節 5 - Power BI視覺化

延續章節四內容，學習透過Power BI中的 Power View 繪製多種圖表（如：圓形圖、長條圖、折線圖）呈現分析結果，徹底了解 Power View 分析工具的操作手法！

Power BI介紹
Power BI號申請
Power BI環境設定
Power BI－性別占比數據圓餅圖
Power BI－廣告效益數據比較長條圖
Power BI－廣告效益趨勢與變化折線圖
Power BI－商務互動分析成果儀表板
Power BI－性別占比數據圓餅圖

５-４ Power BI－性別占比數據圓餅圖

依據銷售資料分析消費者的性別比，進而得知消費者樣貌（如圖 12. 所示）。

會員性別占比圓餅圖顯示：FEMALE 為 0.49（48.54%），MALE 為 0.43（42.8%），性別（空白）為 0.09（8.66%）。

圖 12. 消費者性別占比圓形圖

５-５Power BI－廣告效益數據比較長條圖

計算各項廣告所獲得的銷售額，進行不同時間段之廣告效益比較（如圖 13. 所示），可以快速看出除自然流量外，廣告效益前三名是哪些廣告。

廣告效益分析長條圖以總金額比較各廣告代號成效，最高項目達 NT$5.33 百萬；其後三項約為 NT$1.22 百萬、NT$1.14 百萬與 NT$1.12 百萬，其他項目皆低於百萬元。

圖 13. 廣告效益分析長條圖

5-6 Power BI－廣告效益趨勢與變化折線圖

透過長條圖（圖 13.）可以幫助我們比較各項廣告效益，而折線圖（圖 14.）可以幫助我們分析每月廣告趨勢變化，進而找到最適合行銷活動的時段，如：廣告KDP_p(紫色線條)在六到八月表現最佳，每月帶入的銷售額約為三十萬至五十萬。那我們即可以進一步探討為何此廣告在該月份期間最佳？！

「每月廣告效益」折線圖呈現1至12月各廣告系列的收益變化，縱軸由NT$0至NT$500,000；第7月最高超過NT$500,000，第12月廣告_B2KMP_D與廣告_KDP_D約達NT$300,000以上。

圖 14. 每月廣告效益分析折線圖

5-7 Power BI－商務互動分析成果儀表板

藉由分頁功能整合上述圓形圖、長條圖及折線圖之分析成果，同步展現出不同產品間各項分析結果數值，一目瞭然的視覺呈現，有利於後續規劃不同產品之行銷策略。

如下方影片 3. 所示，點選上方產品選項，即可查看該不同產品的性別銷售額占比、廣告效益長條圖與廣告趨勢變化折線圖。

影片３. 商務互動分析成果－分頁呈現

章節 6 - 購物籃分析資料前處理

奠基了上方的工具操作基礎後，接下來就可以進入課程的購物籃分析前處理。

您是如何判斷顧客購買 A 產品時，要推薦哪種 B 產品給顧客的呢？

在以往的行銷決策中，大多是依照老闆的經驗和直覺做判斷，當有顧客購買 A 產品時，會直覺性的認為他／她可能需要 B 產品當輔助。因此會對顧客進行搭售 B 產品的組合推薦，但這會造成兩個盲點：

頭腦記憶力有限：只記得幾種常見或顧客重複購買率高的產品組合
錯失意想不到的組合：產品組合並不只互補品、替代品，還包括看似無因果關係，卻有關聯的搭配

購物籃分析的經典案例－啤酒與尿布。美國知名賣場資料分析人員，透過分析賣場銷售資料，發現美國年輕的夫妻在購買尿布時，同時會購買啤酒，兩者關聯性相當高。爾後，賣場故將兩者的陳列位置放在一起，因此提升了賣場的營收（如圖 15. 所示）

電商購物情境插畫：家長原本只想購買尿布，看到啤酒與尿布並列後，產生順便購買兩瓶的念頭，呈現商品搭配與購物決策影響。

圖 15. 購物籃分析的經典案例－啤酒尿布

雖然本故事是虛擬的，但我們也可以從此案例中獲得啟發，並從過往的銷售資料中，實際抓取出重要的關鍵資訊！因為實際生活中有不少潛在商品組合是超出預期的，透過購物籃分析技術，可以有效地找出您意想不到的潛在產品組合，幫助您了解顧客到底需要什麼！

在進行購物籃分析前，本章節中會分為兩小節進行解說如何進行事前準備。

第一小節：解說如何從一筆一筆的銷售資料轉換為顧客的購物籃型態，幫助我們了解顧客同時購買了哪些產品組合。

第二小節：透過 Excel Power BI 實際操作銷售資料轉換過程，形成購物籃的產品組合清單，為後續購物籃分析做好準備！

6-1 挑選及建立購物籃產品組合

此單元將分享如何從銷售資料中，整理顧客所購買的商品並轉換成購物籃形式（圖 16.所示）以利後續分析。

TMR 的購物籃分析流程，以 Excel 篩選目標產品與目標顧客資料，進行購物籃分析，再將結果製作成視覺化儀表板；流程依序為「篩選產品與顧客」、「購物籃分析」與「視覺化結果」。

圖 16. 購物籃分析流程

6-2 購物籃中的產品組合清單製作

羅列銷售資料中顧客所購買的產品組合，以便後續進行產品組合清單製作。如圖17.所示，從圖片左方我們可以看到會員 10012645 在 2016/1/3 購買兩個產品 1-12 與 1-13，我們須將訂單中的產品組合，整理成右方圖片所示產品 1-12 與 1-13，才可供後續購物籃分析使用。

「顧客購物籃資料整理（笛卡爾乘積）」示範將原始資料依顧客與訂單時間整理，透過笛卡爾乘積配對商品，轉換為可分析的購物籃資料型態。

圖 17. 顧客購物籃資料整理

章節 7 - 最佳產品組合搭售分析

上述提及的美國賣場購物籃經典案例－啤酒與尿布，此背後的技術為購物籃分析（Basket Analysis），也被稱為 Apriori 演算法（如圖 18. 所示）

Apriori 演算法的三個指標：Support（支持度）表示商品出現在所有購買清單的比例；Confidence（信賴度）表示購買 A 商品時也購買 B 商品的比例；Lift（提升度）用於判斷 A、B 的相關程度，小於、等於或大於 1 分別代表負相關、獨立或正相關，並以啤酒與尿布示例說明。

圖 18. Apriori 演算法

本章節中，我們透過以下６點的內容，以淺顯易懂的方式，讓您「白話」了解業界都在使用的購物籃分析演算法，學習購物籃演算法背後的商業心法，奠定後續實戰分析的重要基礎。

購物籃產品組合購買機率分析
產品組合購買機率分析實戰演練
購物籃產品組合推薦機率分析
產品組合推薦機率分析實戰演練
購物籃產品組合可行性效益分析
產品組合可行性效益分析實戰演練

7-2、7-4 產品購買機率與推薦機率分析實戰演練

從銷售資料中分析顧客所購買的產品，並藉由演算計算產品銷售機率。如圖 19. 所示，產品 1-1 6被購買的機率為 2%，且當產品 1-16 被購買的條件下，有 44% 的人會購買產品 1-12。

關聯分析以產品1-16為基準，支持度為0.02、信賴度為1.41；最常見搭配產品1-12、產品1-3與產品1-1，信賴度分別為0.44、0.30與0.26，其餘品項約為0.04。

圖 19. 產品組合銷售機率

參考下方影片 4. 所示，藉由點選上方產品查看不同產品的分析結果，如 0:04 處，產品 1-13 被購買的機率為 4%，且當產品 3 被購買的條件下，有 32% 的人會購買產品 1-9。

影片 4. 產品購買機率與推薦機率分析

7-5 產品組合可行性效益分析

衡量產品搭售的可行性，能否創造更高的銷售額。如圖 20. 所示，當產品 1-11 與產品 1-34 組合進行搭售時，顧客進行購買的機率將提高 10.30 倍。

長條圖比較產品1-11與其他產品組合的 Lift 值，最高為 10.30，其後依序為 3.50、2.42、1.66、1.65、1.17、1.17 與 1.05。

圖 20. 產品組合可行性效益分析

參考下方影片 5. 所示，點選上方產品列，可查看不同產品的分析結果，如 0:02 處，當產品 1-11 與產品 1-14 產品組合進行搭售時，顧客進行購買的機率將提高 10.3 倍。

影片 5. 產品組合可行性效益分析

7-1~7-6 最佳產品組合搭售分析

同時多方考量購買機率、推薦機率與可行性效益分析，進而找出最佳產品組合搭售分析。如圖 21. 所示，產品 1-16被購買的機率為 2%，且當產品 1-16 被購買的條件下，有 44% 的人會購買產品 1-12。

產品 1-16 與產品 1-2 產品組合進行搭售時，購買的機率提高 1.03 倍。

產品組合分析儀表板以產品1-16為主，呈現 Support 0.02、Confidence 1.41、Lift 6.48與總ID數1,418，並比較產品組合利潤及建議售價與數量。

圖 21. 產品組合搭售分析

參照下方影片 6. 中 0:03 處所示，產品 1-14 被購買的機率為 4%，且當產品 1-14 被購買的條件下時有 33% 的人會購買產品 1-11。

產品 1-13 與產品 1-7 產品組合進行搭售時，購買的機率提高10.3倍。

影片 6. 最佳產品組合搭售分析

章節 8 - 產品組合價值分析

透過章節 7我們可以找出銷售機率高的產品組合，接著透過章節８的財務指標輔助，找出利潤好、機率高的產品組合，進而製作行銷策略。

最適產品組合利潤清單
產品組合建議售價應用原理大解密
產品組合建議售價實際演練

8-1 產品組合利潤清單

分析銷售機率高之產品組合相關利潤指標，為我們找出能為企業帶入高效益的產品組合。如圖 22. 所示，產品 1-13 與產品 1-9 組合預估帶入 12,200 元利潤。

「產品組合利潤」長條圖顯示，產品1-13產品1-9以12.2千排名第一，其次為產品1-13產品1-19的5.39千、產品1-13產品1-7的3.44千，以及產品1-13產品1-33的2.66千。

圖 22. 產品組合利潤清單

參考影片 7. 所示，藉由上方產品列可查看不同產品之產品組合利潤，同時搭配時間篩選，可查看不同時間下之產品組合利潤。

影片 7. 產品組合利潤清單

8-3 產品組合建議售價

從過往銷售資料中進行產品組合建議售價分析，提供行銷策略制定之參考。如圖 23. 所示，產品 1-14 與產品 1-11 建議產品組合售價為 $1,326 元，過往銷售資料中兩項產品曾同時被購買過 17 次。

以「商品1-14」為基準的散點圖，呈現各商品組合建議售價與數量的關係；數量約1至17、售價約950至1,620元，最高點為商品1-6，最低點為商品1-16。

圖 23. 產品組合建議售價

參考影片 8. 所示，藉由上方產品列，可查看不同產品之產品組合建議售價與被同時購買次數，搭配時間篩選可調整參照的銷售資料。

影片 8. 產品組合建議售價

章節 9 - Power BI－購物籃分析視覺化

透過章節 8 Power Pivot計算各項購物籃分析數值後，章節9將運用Power BI 將各項數值進行視覺化，達到商業式互動分析儀表板的目的，從中探索商業價值！

Power BI－產品組合分析視覺化
Power BI－產品組合利潤分析視覺化
Power BI－產品組合建議售價視覺化

參照下方影片 6. 中各項購物籃分析數值運用Power BI中視覺化工具呈現。

影片９. 購物籃分析結果

章節 10 - 運用購物籃分析打造電商的產品組合概念

了解購物籃分析的意涵與操作後，要如何將分析結果應用於業界？您是否經常使用促銷活動來吸引消費者，但短時間流量大增後，產品一恢復原價時，又苦於顧客留不住的困擾？

本章節將以電商實際案例，帶領您透過購物籃分析結果，一覽除了促銷活動之外的產品組合推薦策略，帶領您優化自我商城的經營手法，達到提升營業額等效果，並以二大主軸協助您制定合適的行銷策略！

如何運用購物籃分析心法於自我商城的經營，打造電商產品組合方案？
如何運用購物籃分析成果打造自我商城的產品推薦策略？

10-1 購物籃分析對於自我商城的經營

如何運用購物籃分析打造電商的產品組合概念？透過購物籃分析結果找尋最有商業價值之產品組合提升產品吸引力（如圖 24. 所示）

應用於自我商城經營的女鞋促銷頁面，主打「2021冬季女鞋新貨到」，紅標＋黃標75折；頁面展示多款女鞋商品，標示價格798元、850元與570元。

圖 24. 促銷產品組合

如何運用購物籃分析成果打造自我商城的產品推薦策略？以提高顧客客單價為目的，根據顧客放入購物車之商品，推薦顧客高機率會購買之其他商品（如圖 25. 所示）

「應用於自我商城經營」頁面的「加價購專區」，展示三款襪子商品及價格：$49、$69、$39；購物車共 5 項，總計 1,245 元，並設有「去買單」按鈕。

圖 25. 產品加購分析

「課程解鎖活動」標題橫幅，以藍紫色漸層與線條為背景，搭配商店、Microsoft Excel 圖示、購物車、折扣百分比、美元符號及成長圖表插圖，呈現課程優惠活動主題。

這麼豐富優質的課程，請大家「好康道相報」，分享給您的家人、同事、好友，一起成為 Excel Power BI 高手！為了感謝大家對我們的支持與愛戴，我們也舉辦了多元的解鎖活動：

200% - 贈送TMR全系列數位課程 300 元折價券

當課程募資人數百分比超過目標人數的 200% 時，我們將贈送前 200% 購課學員（前 60 名購課者）一人一張 TMR 全系列數位課程 300 元折價券！

其中包含：

Python 輿情應用趣：顧客樣貌分析攻略，點此觀看課程介紹。
不寫程式的數據分析：Excel 商業分析實戰，點此觀看課程介紹。
Python 行銷資料科學：基礎語法入門最前線，點此觀看課程介紹。
Python 0 到 1 基礎商業數據分析實戰，點此觀看課程介紹。
顧客分類大師：Python x RFM 會員經營新觀點，點此觀看課程介紹。
AI 行銷學：用 Python 機器學習創造商業新價值，點此觀看課程介紹。
用 Python 打造自己的股票小秘書，點此觀看課程介紹。

另外，特別推薦【不寫程式的數據分析：Excel商業分析實戰】給購課的同學，此課程能為想成為Excel 商業數據分析高手的您打下良好的基礎！

課程特色：

產品分析：透過柏拉圖分析，讓您精準挖掘獲利產品
顧客分析：根據消費行為進行，顧客分群找出顧客樣貌達到分眾行銷
廣告分析：評估廣告行銷活動，帶來更理想的決策效益
儀表板分析：利用儀表板分析，視覺化呈現一目瞭然

300% - 行銷資料科學書籍大贈送，講師（共同作者）將抽出 2 位同學免費獲贈國內第一本《行銷資料科學》書籍

當課程募資人數百分比超過目標人數的 300%時，我們將抽出 2 位同學，免費贈送國內第一本行銷資料科學書籍！

這本書非常適合管理階層或行銷資料科學的從業人員，了解如何應用資料科學於行銷策略的落地應用。

歡迎點擊通路名稱，即可觀看書籍詳細介紹：博客來、金石堂、天瓏

GOTOP 書籍《行銷資料科學》封面與封底，主題標示「大數據、市場分析、人工智慧」，以彩色漩渦與同心圓數據視覺呈現，封底另有內容簡介、重點條列、ISBN 條碼與 QR Code。

500% - 行銷研究書籍大贈送，講師（共同作者）將抽出 2 位同學免費獲贈《最強行銷武器 — 整合行銷研究與資料科學》書籍

當課程募資人數百分比超過目標人數的 500%時，將抽出 2 位同學免費贈送 TMR 最新出版，行銷研究書籍《最強行銷武器 — 整合行銷研究與資料科學》。

本書的主題在談行銷研究與行銷資料科學的整合，但因為這項議題現在還正在發生與演變當中，同時也尚無一個完整的整合模式，國內也還未出現類似的書籍。因此本書希望能為此領域開一小扇窗，讓更多的行銷人有機會為此領域產生更多的貢獻。

書籍《最強行銷武器：整合行銷研究與資料科學》封面與封底，作者為羅凱揚、蘇宇暉、鍾皓軒，黑底搭配紅橙色原子與光束視覺設計，由碁峰出版。

點擊通路名稱，觀看書籍詳細介紹：天瓏

也歡迎至 TMR 官網免費試閱：最強行銷武器 — 整合行銷研究與資料科學｜線上看

700% - 超實用的「文書處理」數位課程大放送！

當課程募資人數百分比超過目標人數的 700%時，我們將抽出 2 位線上幸運兒免費獲得數位課程【台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課（A系列）】，讓您學習職場必備技能，文書處理速度與品質加倍。

線上課程細節請參考本鏈接。

A系列「Office文書處理」課程主視覺，由台科大林孟彥老師原創，畫面呈現 Excel、Word、PowerPoint 圖示，以及講師手持火焰的插畫。

募資規則說明：

1. 本課程解鎖獎品的募資人數百分比計算，將涵蓋「募資開始」到「正式開課前一天」（2021/12/9 - 2022/3/8 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. 關於解鎖活動的抽贈獎，將從募資人數統計期間（2021/12/9 - 2022/1/7 23:59）購買課程的人中抽出得獎者。有意參與的同學，在按下「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。

3. 各個獎項解鎖後，老師團隊至遲會於正式開課的兩週內進行活動抽獎，並於開課後的一個月內以 E-mail 聯繫得獎者，實體獎項會在確認收件資訊後寄出，敬請期待！

4. 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. TMR 圖隊保有以上解鎖活動最終解釋權，亦有修改解鎖活動內容的權利。

課程贈獎寄送表單，勾選「Excel Power BI 實戰商品搭售分析與視覺化」後，填寫收件人姓名、聯絡電話、地址、郵遞區號與 Email，並同意資料提供給 Hahow、講師及合作行銷與物流公司使用。

「關於團隊」標題橫幅，畫面以 Excel 標誌、商店櫥窗、購物車、服飾、百分比符號、硬幣與愛心圖示呈現團隊與商業主題。

我們是臺灣行銷研究公司團隊，臺灣行銷研究在 2017 年創立於國立臺灣科技大學，公司主要以「行銷資料科學（Marketing Data Science，簡稱 MDS）」觀點出發，除了開發行銷資料科學專案、發行實體與數位課程之外，同時也出版相關書籍，致力於擴展資料科學的行銷應用，開啟厚植數據分析之契機。

橫幅標題為「課程設計指導顧問」，搭配 Excel、購物車、服飾、折扣百分比、美元與成長圖表等商業主題插圖。

課程設計指導顧問林孟彥，現任臺灣科技大學企管系教授，英國華威大學行銷學博士畢業，授課資歷超過20年，畫面另有「6000」印章圖樣。

學界推薦：EMBA 十大名師－林孟彥教授：結合「學界觀點」，擔任「課程設計指導顧問」

現職：國立台灣科技大學企管系教授

產學經歷

專攻行銷資料科學、研究方法、管理學、行銷學、品牌管理、口碑行銷相關之領域。
曾在天下與 Cheers 雜誌之「 EMBA 在學與畢業校友滿意度」年度調查中，連續五年（2004~2008年）獲選為「 EMBA 最受歡迎十大名師」。
至今已有超過六千名的產學界學生的《台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課》A 系列與 B 系列線上/線下課程

本門課程為台科大林孟彥老師協助指導顧問，並延伸至今已有超過六千名的產學界學生的《台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課》A 系列與 B 系列線上線下課程，獨家以「學界觀點」及「平易近人」的方式指導，並傳授輿情分析在商務上的應用。以期本門課程達到「產學兼具」，讓學員可以從產學觀點中，滿滿的將本門課程精髓帶回家！

廣受好評的《台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課》

市場比較呈現台科 EMBA 年年爆滿的一門 Word 課：A系列評分 5.0、169 則評價，174 分鐘、NT$950；B+C系列同為 5.0，51 則評價，224 分鐘、NT$1,050。

大型教室內，講師在前方投影幕旁授課，多面螢幕播放中文簡報；學生分坐桌前，使用筆記型電腦聽講與記錄。

教室內舉辦大型實作課程，學員分坐多排桌前使用筆記型電腦，面向前方投影幕聽課，呈現講師授課與學員同步操作的學習情境。

「課程設計者與講師」標題橫幅，以藍紫色漸層與線條背景，搭配 Excel 圖示、購物車、服飾、百分比、美元及長條圖等插畫元素。

人物介紹呈現兩位男性專業人士肖像：左側為 TMR創辦人鍾皓軒，右側為資料分析師陳俊凱，兩人皆穿著正式西裝並佩戴眼鏡。

鍾皓軒（Howard） - 課程設計者／講師

現職：臺灣行銷研究有限公司（TMR）的創辦人

專書出版

行銷資料科學：榮登銷售排行第 3 名 / 已三刷暢銷 / 國內第一本行銷資料科學專書
STP行銷策略之Python商業應用實戰：預購即榮登暢銷排行第 1 名 / 國內第一本行銷策略結合 Python 商業應用專書

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

行銷資料科學粉絲專頁、FB社團與 Medium 創辦人

陳俊凱（Luke） - 課程講師

TMR 特約行銷資料科學分析師

實戰經驗：曾與參與臺灣行銷研究等多項業界專案實戰，並擔任臺灣行銷研究內外訓之特約助教講師
文章發表：和臺灣行銷研究共同發表多篇行銷資料科學實戰文章於 Medium，和讀者分享如何使用 Python 從商業數據中產出商業價值
專長：商業數據分析
軟體：Excel、Python、R

「產學與出版經歷」標題橫幅，以 Excel 圖示、書籍與購物車、百分比符號、美元符號及長條圖插畫，呈現產學與出版主題。

合作夥伴

合作夥伴成果展示，涵蓋全球科技、IC設計與航空領域前三大公司，以及全台前三大電信業、資訊法人、臺灣科技大學、高雄師範大學和臺北市立大學，主題包含 Python、AI行銷資料科學與商務數據分析。

🏆 暢銷排行第 1 名 - STP 行銷策略之 Python 商業應用實戰專書 🏆

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天瓏網路書店「近7天中文熱門暢銷」榜單中，STP 行銷策略之 Python 商業應用實戰｜網路爬蟲×機器排名第 1，79 折售價 $411，原價 $520。

🏆暢銷排行第 3 名 - 行銷資料科學🏆

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天瓏網路書店「中文熱門暢銷 (2019/07)」榜單中，《行銷資料科學｜大數據x市場分析x人工智慧》排名第3，79折售價為$411，原價$520。

🏆最新強檔書籍 -最強行銷武器整合行銷研究與資料科學 🏆

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GOTOP 書籍《最強行銷武器整合行銷研究與資料科學》封面與封底，作者為羅凱揚、蘇宇暉、鍾皓軒，內容聚焦行銷研究、資料科學與研究方法，搭配紅色發光軌道圖形。

「回覆與作業設計」主題橫幅，畫面包含 Excel 表格、購物車、服飾、百分比、美元與長條圖圖示，搭配藍紫色背景與黃色裝飾線條。

一個禮拜回答一次問題
一個禮拜批改一次

哪些人適合這堂課？

👉 資料視覺化零經驗者 👉 只懂得操作 Excel 基礎視覺化圖表者 👉 Excel 數據分析初學者 👉 擁有銷售資料，不知如何制定產品行銷策略

你可以學到

①【購物籃分析資料前處理】：利用 Power Query 進行資料前處理，將資料轉換成購物籃分析格式，以利後續找出潛在顧客購物籃中的熱門產品。 ②【產品搭售方法解析】：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI)，從銷售資料中找出可能的產品搭售。 ③【財務指標分析】：運用 Power Pivot(Excel Power BI) 及 Power View(Power BI)，從財務價值觀點，找到具獲利效益的產品搭售及產品搭售的建議售價。 ④【應用於自我商城經營】：把購物籃分析結果應用於電商平台中，帶領您優化自我商城經營，達到提升營業額的目標。

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 Windows 電腦 👉 裝載Excel 2016 獨立版本、Office 2016 專業增強版、 Excel 2019 或更新版的 Excel 👉 透過以下影片確認ＣＯＭ增益集中有「Power Pivot」即符合課程所需！操作影片－https://drive.google.com/file/d/1qf16555YFszAG2opUGBRJHAUwMoTjmsG/view?usp=sharing

需要具備的背景知識

👉 瞭解 Excel 的基本操作 👉 具資料視覺化基礎思維者

單元一覽

10 章 34 單元｜總時長 377 分鐘

全部展開

Excel 個案成果演示

單元 1 - 購物籃商品搭售成果演示

點我試看