Python 輿情應用趣：顧客樣貌分析攻略

「爬蟲」技能在數據資料分析中

• 是大家對於數據分析最熟悉的名詞之一！
• 是職場想從事資料科學的新鮮人的必備技能！
• 是企業資料分析師進修的必學重點技能！

而其用於「監測」與「蒐集輿情資料」已經是企業掌握輿情資訊不可或缺的重要技能。

但在輿情資料的蒐集後，如何將輿情資料發揮其效用呢？

臺灣行銷研究（TMR）團隊在為廠商專案服務時，業界夥伴經常提出以下的問題：

過去並沒有完整的內部資料，該如何進行市場分析？

爬取了各種外部輿情資料，但不知能如何充分應用，發展商業洞見？

外部輿情不就看聲量表現，能協助找出競爭優勢嗎？

外部輿情也描繪出顧客樣貌，幫助企業作後續決策嗎？

如何從外部輿情找出市場缺口？

第一門以「外部輿情資料」結合「顧客樣貌與財務價值」角度出發的「Python 分析課程」，帶給您不一樣的視野

本門課即是 TMR 用業界第一線的輔導經驗，希望帶給大家更多外部輿情資料應用效益的認識。我們結合了市場關鍵字與顧客樣貌分析，進一步將市場的財務價值帶進分析思維。

想幫助在外部輿情分析上遇到困擾的您，提供市面上第一門以「外部輿情資料」結合「顧客樣貌與財務價值」的 Python 實戰課程，期望帶給大家更多的商務洞見思維，發揮更具商務意涵的分析應用！

本門課的分析思維流程概念，如圖 1. 所示。

▲圖 1. 課程概念圖

落地應用：業界專案服務淬煉

本課程內容與模組經過業界實際專案淬煉，並曾經為電商、零售業、資訊業等產業實踐外部輿情資料爬蟲與制定行銷策略。

課程利用真實銷售資料，完善的課程設計模擬及貼近業界數據分析資料，帶您實踐資料處理及一步步的產出以下技術面及應用面的分析內容。

• 技術面：網路爬蟲學習

1. 爬蟲技術基礎至實戰教學，建構爬蟲能力，強化爬蟲技巧。
2. 實戰知名 PTT 輿情社群網站市場爬蟲，結合潛在財務指標，搜羅消費者與市場銷售資料。

• 應用面：顧客樣貌與財務價值分析

1. 帶您從消費者角度出發，找出消費者在意的重點關鍵字
2. 以機器學習模型，進行顧客分群，找出重點顧客
3. 從顧客樣貌分析角度出發，檢視市場上不同區隔的消費者行為與樣貌
4. 從潛在財務價值分析角度出發，找出有價值的客群市場，協助行銷策略制定

好評不斷：過往業界學員回饋

▲圖 2. TMR 課程好評不斷

初步熟悉 Python 語法的朋友：

若對 Python 裡頭的 pandas、list、if 函數不陌生，同時又想要學習網路爬蟲並能從外部爬蟲資料產出商業價值的您，這堂課將帶領您邁向外部輿情資料分析的商業價值。

想學會用爬蟲技巧的朋友：

爬蟲已成為蒐集外部輿情的重要技巧之一，本門課程將從基本概念出發，帶您了解爬蟲的重要性及其心法，再深入至爬蟲實戰，一步步教授爬蟲技巧。從概念到實戰完全吸收，奠定良好的 Python 爬蟲基礎，即便是爬蟲的初學者也不怕，最後再結合電商案例，讓您能夠透過爬蟲掌握企業外部輿情！

想落地應用爬蟲技巧，了解外部輿情如何發揮效益的朋友：

擁有外部輿情資料，但又想產出商業價值的您，本課程不只教授爬蟲技巧心法，更帶您使用 Python，從靜態網頁爬蟲到找出市場關鍵字、顧客樣貌分析，協助您邁向商業資料分析的商業價值。同時也能將此課程延申應用於商業數據及營運分析，確保您不只學會爬蟲技巧更能落地應用！

各教學平台及免費資源都有許多的爬蟲教學資源可以供大家搜找。本課程與坊間最大的差異有二面向：

1. 在爬蟲技能部分：用系統有架構的方式教導您爬蟲技能，帶給您扎實的基礎學習，不只教您釣魚，還教您如何製作魚竿，讓您能將時間作更有效的應用。
2. 在輿情應用部分：從業界實際落地應用案例的角度與商業思維觀點，帶領您檢視市場重點關鍵字、找出關鍵字選擇的重點技巧、找出重點客群、實戰市場顧客樣貌分析，進而找出不同客群樣貌，幫助您利用外部資料來鎖定目標客群。

本課程提供的教學方式及內容的應用，是市面上少見的爬蟲結合商務數據分析課程，如圖 3. 所示！

▲圖 3. 課程與坊間差異

課程共區分為五個章節，前三個章節帶您了解爬蟲的概念，並由淺入深學會爬蟲的基礎技巧以及靜態網頁實戰練習；章節四與章節五透過爬取時全台最大輿情平台，找出消費者的外部輿情，從而進行市場區隔找出顧客樣貌；最後結合潛在財務指標邁向資料分析的商業價值，如圖 4. 所示。

▲圖 4. 課程單元總覽

章節 1 - Python 爬蟲在輿情分析的重要性

• 想要瞭解市場概況與顧客樣貌，卻要花費不少市調費用探查市場概況嗎？
• 花費精力得來的市調分析，真得能反應消費者需求及市場動態嗎？
• 爬取了許多市場輿情大數據，但下一步的商業策略呢？

外部輿情的爬取、監測與蒐集成為企業掌握消費者動態不可或缺的重要戰略技巧。然而，

• 這些不同的輿情監測工具，是否讓您產生了選擇障礙？
• 針對個別市場的分析，是否受限於既有的輿情工具？
• 五花八門的解決方案，帶給您我的商業洞見真的足夠嗎？

本課程透過「外部輿情爬蟲」、「商品種類需求分析與目標關鍵字分析」以及「市場顧客樣貌分析」３大學習重點，幫助您達成學習目標！

掌握外部輿情蒐集，深入淺出講解爬蟲原理，建構爬蟲能力（詳見章節 3），實戰全台最大輿情平台（詳見章節 4），搜羅消費輿情與市場銷售資料（詳見章節 5），幫助您進行外部輿情分析以及後續行銷策略！

章節 2 - Python爬蟲與輿情分析環境安裝

章節二我們會開始安裝 Python 必要的開發環境（如：Spyder 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 5.、6. 所示。

▲圖 5. Python 爬蟲與輿情分析環境安裝

▲圖 6. Python 爬蟲與輿情分析環境安裝示範

章節 3 - Python 爬蟲基礎

首先，我們會深入淺出講解爬蟲原理與分享爬蟲秘訣大全，如圖 7. 所示，讓大家理解爬蟲的型態與撇步～！

▲圖 7. 爬蟲心法與流程

接著，再手把手帶領大家實作 Python 程式碼範例，一步步從零到高手建置爬蟲，如圖 8. 所示。

▲圖 8. 爬蟲語法示範

章節 4 - 全台知名 PTT 輿情市場爬蟲，搜羅消費者與市場銷售資料

學會了爬蟲基礎，接下來我們就要開始實際學習網路爬蟲！ 並以兩個面向作教學。

1. 技術面：爬蟲裡面的 request, header, bs4 等實際操作手法。
2. 商務面：爬取商務網站的資訊，同時爬取全台最大輿情平台的外部輿情，奠基後續顧客樣貌的資料分析基礎，如圖 9. 所示。

▲圖 9. 外部輿情分析

接下來，該如何從輿情中找出潛在財務資訊，以製作顧客分群？

在本案例中，我們將由 PTT 爬蟲資料著手，爬取賣家商品基本資料、消費者標籤、消費者資料等。教導學員創造可分析的外部輿情資料集，奠定後續分析的重要來源，如圖 10. 所示。

▲圖 10. PTT 外部輿情

將資料爬取下來後，我們會在課堂教授 PTT 資料整理心法，讓我們可以順利地進行下一章節「爬蟲輿情分析：市場顧客樣貌分析」的每一步分析，如圖 11. 所示。

▲圖 11. PTT爬蟲資料處理

爬取下來的 PTT 資料需做資料格式的轉換和處理，您可以透過整理後的 PTT 資料找出什麼管理意涵呢？

舉例來說：

1. 我們可以從處理後的 PTT 商品資料（圖 11 的左下圖）裡面的「所有留言」欄位中，找出推薦、中立與噓文，以此建構後續的市場區分與市占率的估算，推測潛在財務價值大小的可能性。
2. 我們可以在處理後 PTT 留言資料（圖 11 的右下圖）裡面的「留言內容（content）」，找出輿情市場上潛在的 SKU（存貨單位）需求可能會是些什麼？

最後，學會了爬蟲技巧與 PTT 爬蟲釋例後，如果您對其他相關網站有爬蟲及分析的需求，您都可以客製化本課程模組，以資料科學與消費者為中心的角度，更有效的分析了解您的市場！

章節 5 - 爬蟲輿情分析：市場顧客樣貌分析

爬取我們所需的 PTT 的外部資料來源後，章節 5 我們就要開始實戰市場顧客樣貌分析！

首先，我們會瞭解如何操作 K-means 分群演算法，如圖 12. 與圖 13. 所示，簡簡單單瞭解顧客分群的經典演算法。

▲圖 12. K-means 分群概念圖

▲圖 13. K-means 分群概念圖

David Sheehan (2017). "Clustering with Scikit with GIFs"

進行顧客分群後，我們會開始彙整 SKU（存貨單位）表，讓我們能以消費者為中心的角度，評估消費者普遍喜愛的 SKU，快速得知高聲量及高評價產品主題的尺寸、顏色等市場概況，作為產品 SKU 決策的重要依據，如圖 14. 所示！

▲圖 14. SKU（存貨單位）表

我們會再使用輿情分析技術，結合團隊溝通技巧，從 PTT 資料的消費者標籤中選擇重點關鍵字，以聲量作為潛在財務指標並將應用在市場區隔的消費者特徵挑選，如表 1. 所示。

▼表 1. 如何透過潛在財務指標選取重點關鍵字的教學

決定了重點關鍵字後，將關鍵字結合分群演算法，「以消費者為中心」分析出各市場顧客樣貌的基本資訊，即可探討應該選擇哪些顧客樣貌作為市場區隔。

在進行顧客分群時，到底要將顧客分幾群呢？不用擔心，我們也會藉由實戰演練，在本單元教授「決定最佳群數的方式」！ 讓您往後在顧客分群上無往不利。

緊接著，我們就可以得出顧客樣貌區隔分析財務表，如表 2. 所示。協助我們釐清準備「進入市場」前可以查看的重要「財務指標」！

透過這樣的方式，便可以統一不同部門對不同市場區隔爭論不休的看法，同時讓團隊更清楚可以進入的顧客樣貌區隔！

最後，讓我們來淺談本處分析的管理意涵吧！

首先，讓我們直接來看其中一個市場區隔 - 【愛美使用者】的管理意涵，如表 2 所示。

• 【愛美使用者】的顧客樣貌

經過機器學習分群與歸納後，我們可以得知【愛美使用者】代表的特徵主要以性感、可愛、健身與顯瘦為主。

• 【愛美使用者】的潛在財務價值

再來讓我們來看「聲量人口比」，這項比值意味著每個人可以貢獻多少輿情聲量的比值。本區隔的聲量人口比有 1.07，代表該群每 1 人可以貢獻 1.07 的輿情聲量，換句話說，本區隔輿情「流量」相對較高，意味背後具有商品的潛在商機，這就顯得該群的價值相對高。同時，如果我們正考慮往這個市場發展，這項情報對他們來說，就更具有參考價值。

• 更多分析的管理意涵

接著，下一步該怎麼做呢？ 如果大家想要知道更多分析的管理意涵，歡迎參考並報名本課程，讓我們從 Python 程式碼、業界真實案例、管理意涵到 Next action，毫無保留的教給您！

▼表 2. 顧客樣貌區隔分析潛在財務表

在視覺化方便，我們甚至可以使用動態網頁協助管理者以視覺化的方式，更瞭解整體市場區隔狀況，並同時知曉每一個市場區隔重點關鍵字為何，如圖 15.、16. 所示。

我們很清楚的看到圖 16. 根據「市場區隔潛在財務表」狀況大小區隔出了愛美使用者、一般使用者等。視覺化的呈現結果即可快速得知愛美使用者的重點關鍵字為依序為性感、可愛、健身、顯瘦、無痕等，讓管理者能一覽無遺的查看每一個市場區隔的重要關鍵！

▲圖 15. 市場區隔潛在財務表 1

▲圖 16. 市場區隔潛在財務表 2

讓我們透過 Python，深入淺出為您奠定爬蟲的基礎，了解「外部輿情資料」如何結合「顧客樣貌與潛在財務價值」，帶給您更多不一樣的視野！

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特別提醒：此為 TMR 團隊提供，非 Hahow 站內折扣碼，將在成功解鎖後、於 10/25 前以 email 聯繫獲獎學員，詳細的優惠使用方式，屆時請參考 email 說明，如有疑問，請私訊 TMR 粉絲專頁。

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透過如下的 SKU 趨勢分析圖，可幫助學員看見各項商品在不同時間點的聲量變化，進而找出最具熱度潛力的網路字詞。下圖 17. 為例，我們可以看出海軍藍需求趨勢圖不斷上升，灰色的需求不斷下降，由此可以協助您在生產產品或是行銷策略上，進行策略方向的調整。

當您成功把控網路聲量走向，就能避免在商場上盲從關鍵字熱度表象而失利的現象。

▲ 圖17. SKU 需求趨勢圖

500%－講師（共同作者）將抽出 3 位同學免費獲贈書籍《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》

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這本書詳實介紹何謂行銷研究與行銷資料科學，包含背後的研究方法、研究設計、研究工具等，同時附上實際案例說明與原始程式碼，讓您把「傳統的行銷研究」、「新興的資料科學」到「實務的 Python 程式碼」，同時一網打盡。此外，還結合新興的行銷科技（Martech），讓您在行銷領域上成功接軌與科技。

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熟練 Python 程式運用的邏輯思維，這堂課還透過多個業界資料實戰，讓您成為具備基礎商務資料分析思維的人。

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「TF-IDF」是一種統計方法，也是在文字探勘（Text Mining）中的重要技術，是以關鍵字在資料庫（Database）中出現的次數，從而辨認這項關鍵字的重要程度。解鎖的課程內容，讓您將這項統計技術落地應用，學會如何從凌亂的關鍵字中，透過 Python 的 TF-IDF 技術自動化挑選，一鍵挑選出輿情重點關鍵字，與課程內容順利接軌！

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除了消費者輿情分析，這堂課將讓您學會使用 Python 做出「分店貨架分析」、「競爭價值分析」等多種商務常用分析，並製作出可視化圖表，洞察業界資料背後的商業價值！

解鎖活動規則說明

1. 課程募資人數 200% 解鎖活動，統計時間為「募資開始」到「募資價結束」（2021/9/16 12:00 - 2021/10/15 23:59），成功解鎖後，老師團隊預計於 2021/10/25 以 email 寄送「課程折扣使用說明」給募資期間前 60 名購課並完成付款的學員。

2. 除 200% 解鎖活動外，其他課程募資人數百分比是指「募資開始」到「正式開課前」（2021/9/16 - 2021/12/15 12:00）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。

3.有關於 300%、800% 的加碼錄製作業詳解與課程內容，若解鎖成功，老師團隊預計於 12/31 前將課程內容上傳於好學校課程單元。

4. 有關於 500%、700% 、1000% 的解鎖抽獎活動，我們將從募資開始、至開課前的購課人數數統計期間（2021/9/16 - 2021/12/15 12:00）購買人中抽出中獎者。老師團隊預計於 2021/12/25 進行活動抽獎，並於 2021/12/31 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。

6. 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。

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。

• 臺灣行銷研究公司官網
• 臺灣行銷研究公司臉書粉絲團

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》

鍾皓軒（Howard） - 課程設計者／講師

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

徐子皓（Nash） - 講師

TMR 特約行銷資料科學分析師

出版作品

• 《Python 0 到 1 商務應用與實作的最強實戰指南》 (修訂中)－ 特邀作者兼編輯
• 《Python 基礎語法教戰手冊》 － 作者
• 《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》 － 特邀作者
• 《Medium－行銷資料科學 產業情境數據分析應用》 － 特邀編審

業界經歷

• 曾擔任「中華電信　大數據部門」、「臺灣前五大金融業」、「工研院產業學院」及「台科大」的 Python 課程共同設計者。並長期與「中華民國外貿協會國際人才培育中心」合作，擔任於高雄、新竹、台中等地的「Python 0 到 1 商業應用」、「Python 機器學習的商務應用」課程助教。累計已服務超過 500 人、15 場現場教學

產學合作

• IT 產業：外部輿情與 STP 行銷分析專案
• 餐飲產業：外部輿情與 STP 行銷分析
• 專案教育產業：文教業外派華師關鍵評論檢索分析
• 企業顧問產業：消費者心目中理想品牌調查
• 校務評鑑機構：教育市場長期趨勢分析
• 資策會：新產品開發與服務價值分析
• 臺灣行銷研究公司：官網建置專案

合作夥伴

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