上週學程式主題小聚邀請到了Dennis-戴士翔來進行分享，擅長處理數據、資料分析且擁有許多相關經驗的他，透過個案來為我們介紹如何利用Python進行分析與報告的呈現以及如何建模。
(Dennis先前寫過一篇利用Airbnb來進行分析的文章，有興趣的朋友可以參考：https://pse.is/MCA3U )
【人工智慧出現後的顧客關係管理(CRM)】
過去所進行的管理策略，是基於統計的方法進行資料的蒐集、擬定策略，慢慢地去了解企業的客戶，而在人工智慧出現後，可以透過程式的套件以及機器學習，更快速的去做分析。
而Dennis也提到若是想要善用人工智慧的話，資料就是一項相當重要的要素。
- 流量分析
- 採購商品銷售分析
- 集群分析
- 顧客流失預測
- 分類客戶等級
其中，又以集群分析最為重要，可以幫助企業進行掌握消費者輪廓、精準行銷與服務創新的工作，聽到這邊大家心中應該有疑惑，集群分析是什麼？先看看下方的圖，想想看那些會視同一群，哪些又是不同群。
有想法了嗎？我們來看看可以怎麼分~
所謂的集群分析就是指將消費者分成一群一群的，並從分類出來得群體當中，找出相像的消費者，看看他們的共通點是什麼，會做出什麼樣的選擇。不過，一步一步將資料分類的作法，在資料量不大的時候做起來並非難事，一旦隨著企業的規模越來越大，資料數越來越多時，該怎麼辦？原本的做法是否就會需要付出更多的成本與時間？
【K-means Algorithm】
簡單來說K-means就是「物以類聚」的概念，是演算法的一種，也是一種無監督式學習(Unsupervised Learning)。可以想像他是一個數學函式y=f(x)，「X」代表變數，你也能想像成顧客分析中消費者的「特徵」，「Y」代表標籤，將X丟入函式中就能得出Y。
【個案分析–Instacart Market】
活動的後半段時間，Dennis利用了案例來解釋以及深入的探討，同時，也教大家該如何利用Python建模，讓機器進行學習以分析資料與數據。
讓我們來假設一個情境(上圖)，一家公司準備進行業務拓展時，意識到自己對於客戶的認知少之又少，沒有經驗可以依循，又或者是有經驗但卻分散在各處或不同人身上，沒有系統性的整理，以致於不知道該從何著手進行計畫，這時有人提出了下列的方案，你認為身為主管階層的你，該選擇哪種方案帶領公司朝向更好的地方發展呢？
- 方案一：資料探勘了解消費者
- 方案二：預測可能爆款商品做採購
- 方案三：預測折價券發放張數
你應該先問問自己一個問題：「你真的了解客戶嗎？」方案式什麼樣子固然需要仔細思考，不過最重要的是你如何找到公司或是消費者的痛點在哪，他們有什麼樣的需求。當你真正了解客戶的需求後，自然就會理解該做怎樣的決定，背後有哪些細節式需要注意的，避免公司做浪費時間又沒有成效的事情，也能降低風險。
【利用Python掌握消費者輪廓】
終於進入實作部分啦~~首先你需要下載並安裝Anaconda，並且叫出「Jupyter」來寫程式
當然啦，一切前置作業就緒後，並不代表這時候就已經完成建模的步驟囉，你還需要經過一連串的步驟，將所拿到的資料進行整理，最後建立出來的模型才算是一個完整的人工智慧分析工具。
接著，有了資料後就可以開始讀入Python的套件，利用當中的物件進行分析，其中Dennis也說到讀入Python套件這個工作就好比你去圖書館借書，將書中的內容轉化成自己的知識並儲存在腦袋中，相當容易理解，如果對於套件有什麼不清楚的部分也別擔心，Anaconda提供了大家很完整的資訊給大家參考、使用。
進行到視覺化分析的部分，利用時間維度分析，根據不同的情況、情境，可以利用不同的呈現方式，找到適合的方式來將數據做成圖表類型，能讓閱讀者更加清楚資料所代表的意義。最後建立模型的部分，當然就是在前面的流程都完成後，就能相當輕鬆的建模讓機器學習，這樣一切也就大功告成啦！！！
