Python購物籃分析：多商品推薦與利潤策略
Python購物籃
打造您最強商品搭售組合
數位浪潮的推進下，許多企業都在執行蒐集及分析資料的任務。但是常常面臨顧客資料不齊全、不知從何分析，想要找資料諮詢顧問和外包分析，又實在太貴了。TMR 在這推薦您本門課程，我們將過往服務企業的痛點，系統性的列出解決方案，讓您用最有效率的方式學習！透過商品組合分析，製作商品組合推薦圖表，並結合財務指標。手把手教學，帶您為企業獲得更高獲利！
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關於課程
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課程簡介
若您有相關數據分析的經驗，相信最大的困擾會是拿到的資料往往欄位資料不齊或是資料完整性低，在無法鎖定消費者是誰的情況下，該如何進行商品推薦，從而提升行銷的精準度呢？此時，「購物籃分析」便是您最好的幫手，協助您在銷售資料不完全的情況下，也能有效找出值得推薦的商品組合，提升企業的營收！
本課程將結合「資料面」及「財務面」帶領大家打造屬於您的黃金商品組合名單！
課程收穫
學習本課程可以學到什麼？
商品推薦名單
將熱賣商品按照利潤大小作排序形成推薦名單，並了解販售甚麼單品可以創造最大獲利。
機器學習分析
透過機器學習找出商品搭配，利用AI自動化的方式快速進行搭配。
Apriori 演算法
使用Apriori 演算法找出商品搭售組合，以購物籃分析角度重新定義搭售組合。
結合財務指標
結合財務指標建立產品組合推薦名單，透過視覺化分析，讓人一目了然！
課程比較
🔺兩門購物籃課程比較圖。
TMR 推出 Python 購物籃分析 及 Excel 購物籃分析兩門課程各有特色，也有其應用上的不同。您可以根據上圖進行自我評估，選擇最適合您的課程！
🔺本課程與坊間課程比較圖。
本課程與坊間最大的差異在課程本身，不僅含有購物籃商品搭售分析的基礎概念與介紹，更從業界實際的落地應用案例與商業思維觀點出發。此外，我們亦透過大中華區的實戰個案，讓各位學員無論是在商品篩選、商品推薦或是透過動態呈現商品搭售成果分析，都能更加落地應用！
適合對象
初步孰悉python基礎的朋友
具有python基礎，
欲進行商品推薦分析者
想加強職場數據分析力的朋友
欲強化搭售商品、財務等分析
打造職場上創造數據分析力的朋友
想落地應用商品推薦分析者
欲加強自身在各式銷售資料
進行基礎的商品搭售者
想從財務面解析購物籃分析者
欲學習財務面結合購物籃分析的夥伴
單元規劃
本門課程共區分為四個章節，章節一與章節二介紹商品搭售的個案情境以及協助您解決環境安裝的問題；章節三開始則扎實的從 0-1 協助您奠定購物籃基礎，從「概念」、「技術」到「結果呈現」，面面俱到；第四章節則透過實際案例，深入進行購物籃分析，並結合財務指標，帶您細看購物籃成果。
章節1－多商品搭售個案情境介紹
一開始我們先介紹特別為「大中華區企業」所量身打造的實際服務個案，以個案教學的方式讓您快速進入實戰情境，如下圖所示。
章節 2 - 購物籃分析環境安裝
在這個章節，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，如下圖所示。
章節 3 - 購物籃演算法介紹與實戰
在這個章節，我們會先淺顯易懂以「白話」介紹購物籃分析演算法，奠定後續實戰分析的重要基礎，如下圖所示。
接著以 Python 實作購物籃分析，建構商品搭售組合表。 若以表的呈現方式不夠直觀，我們也提快速視覺化每一個產品搭配的基礎組合利潤的動態網頁，讓決策制定更容易，如下圖所示。
🔺購物籃商品搭售動態朝陽圖
章節 4 - 購物籃產品搭售獲利分析
有了購物籃分析的基礎後，我們便可「真正」進入個案實戰。首要面臨的難題為如何從千百種的商品中抓取優先搭售的商品。根據 80/20 法則之概念，我們可以優先抓取到貢獻 80% 利潤的 20% 商品，找出高貢獻度之產品，並從這 20% 的商品中著手發展後續分析與行銷策略，協助管理者精準掌控資源，快速找出高價值的系列產品。如下圖所示。
再找出高貢獻度的系列後，我們將延伸系列的產品，針對不同產品進行購物籃分析，接著我們該如何結合購物籃的分析成果來進行搭售策略呢？ 在此我們會延伸「產品組合利潤」以及「機率」的概念產出「高價值產品組合推薦商品表」，如下表所示。
學員回饋
5/5
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非常實用，適合商學背景的人python入門學習！
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整個學習流利順暢，學到好幾種商務資料的處理與應用，很棒的課程！
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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，並且提供程式碼和操作範例資料，對於初學者來說非常適合！
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課前須知
- 需要準備的工具/軟體 (若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，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
🔷了解 Windows/Mac 電腦的基本操作
🔷具 Python 基礎語法者
- 哪些人適合這堂課？
想為自己職場數據分析力加強的朋友
🔷初步熟悉 Python 語法的朋友
🔷了解商品搭售的概念，想落地應用的夥伴
🔷想從財務面深入解析購物籃成果的朋友
講師介紹
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
陳政廷（Tim） - 講師
🔶TMR 特約行銷資料科學分析師
🔶出版作品
- 《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》 – 臺灣行銷研究特約編輯（第五章）
- 《Medium－行銷資料科學 行銷資料科學實戰案例》 – 臺灣行銷研究特約編輯
- 《Medium－行銷資料科學 產業情境數據分析應用》 – 臺灣行銷研究特約編輯
🔶授課經歷
曾長期與「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 200 人
🔶業界經歷
- 某領域前三大 IT 產業：STP 外部輿情與機器學習分析專案
- 某領域前三大資訊財團法人：網路輿情與 STP 行銷分析案
- 零售產業：服務價值與旗艦店事前調查分析
- 企業顧問產業：消費者心目中理想品牌調查
蔡尚宏（Alan）- 講師
🔶TMR 特約行銷資料科學分析師
🔶出版作品
- 《Medium－行銷資料科學 行銷資料科學實戰案例》 – 特邀作者
- 《Medium－行銷資料科學 產業情境數據分析應用》 – 特邀作者
🔶授課經歷
- 某領域前三大 IT 產業課程助教
🔶業界經歷
- 某領域前三大 IT 產業：STP 外部輿情與機器學習分析專案
- 文教產業：精準校務管理之策略與實務應用
團隊介紹
臺灣行銷研究(TMR)在2017年創立於臺灣科技大學，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。
服務項目
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