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。…
