文章精華:

  1. 敘述性分析
  2. 找出正負向意涵的可能字詞
  3. 以機器學習模型篩選惡意言論

現今大多數的網站需要處理惡意與分裂性的言論。 Quora身為美國最大的問答社群,為了讓使用者能更安全地分享知識,Quora希望能找出模型有效預測惡意言論可以促進平台上的溝通。

…點擊看更多

圖1. Quora 首頁,使用者可在平台上發問(資料來源:Quora官方網站)

作者:葉庭妤、趙熙寧(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

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  2. 透過機器學習分析找出商品搭配,利用AI自動化的方式快速進行配對
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  4. 結合財務指標建立產品組合推薦名單
  5. 透過視覺化結合財務面分析讓人一目瞭然

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關於資料科學的商業分析方式,顧能顧問公司提出了四種類型:「描述性分析」、「診斷性分析」、「預測性分析」、與「指示性分析」。而國際數據分析研究所(International Institute for Analytics)的共同創辦人湯馬斯.戴文波特(Thomas H. Davenport)教授則又提出了「自動化分析」的概念,發展出五種分析方式的概念。本文將詳細介紹五種分析方式。

文章精華:

  1. 五種商業分析方式
  2. 如何善用這五種方式
  3. 研究分析與資料產品的結合

…點擊查看更多

圖1 Gartner 統計分析類型

作者:羅凱揚(台科大企管系博士)、蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)

繪圖者:彭煖蘋

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本文精華:

  1. 矩陣分解模型
  2. 找出最適合推薦的產品
  3. 用戶的推薦清單

本篇文章要繼續和大家分享如何針對個體的消費者作有效的商品推薦,有了整理好的資料後,我們希望將原本的dataframe轉為陣列(arrays),透過以下程式碼,即可將之前所整理的data_core轉為一個三維陣列。再者,我們再將這個陣列各自分成三個一維陣列。接著,將這三個陣列轉為Spotlight Interaction的形式,而這種資料形式即會將上列資訊包含在內,轉換成此種形式後,則可以更方便地使用Spotlight套件進行分析。

……點擊觀看全文

Photo by Blake Wisz on Unsplash

作者:黃海潮 (臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

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  2. 透過機器學習分析找出商品搭配,利用AI自動化的方式快速進行配對
  3. 使用Apriori演算法找出商品搭售組合
  4. 以購物籃分析角度重新定義搭售組合
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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。
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。
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2019年,某新聞媒體報導高雄壽山動物園有意引進兩隻珍貴的貓熊,不讓台北市的團團圓圓專美於前。當時,台灣某家無線電視台便出現了以下新聞,認為台北木柵動物園因為引進團團、圓圓,吸引大量人潮,新聞更配合斗大的標題「6年入園人數成長近百萬」,經濟效益可觀。

不過,如果我們下載台北市立木柵動物園遊客入園參觀的人數統計表,同時進一步將其製作成折線圖,便可發現,電視畫面中的圖表,已經明顯被操弄過。

……點擊查看更多

圖1 某電視台示意畫面

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本文精華:

  1. 分析消費者的購買商品情況
  2. 預測未來「該消費者」會對哪些產品較有興趣且替公司帶來較多利潤
  3. 針對「每個消費者」列出一份專屬的推薦產品清單

文章將會跟您分享 Netflix 推薦影片系統的核心套件如何運用在商務資料結構上。帶您了解購物籃分析 v.s 矩陣分解分析兩個核心內容哪裡不同?

🔗點我看更多:https://bit.ly/3A8ogIC

圖片來源來自 Netflix

作者:張友志 (臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

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.如何分析不同客群的購買行為與樣貌描繪
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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。
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。
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文章精華:

  1. 機器口碑效應
  2. 人會如何在真人與人工智慧推薦中選擇
  3. 功能策略與體驗策略

相較與真人提供的建議,機器口碑效應源自於外在的信念,人工智慧推薦在功利領域方面較真人推薦更有說服力;在享樂領域則不如真人的推薦。亦即,功利屬性決定了人們對人工智慧的偏好;享樂主義則決定了對人工智慧的抵制。

簡單來說,人工智慧推薦在實用性方面會較有能力進行評估。相比之下,在享樂屬性方面人工智慧推薦就不如真人推薦者;當功利(享樂)目標被激活時,個人更有(更少)可能選擇 AI 推薦者。

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圖1 人工智慧推薦與真人推薦

作者:陳苡任(台科大企管系博士)、羅凱揚(台科大企管系博士)

繪圖者:謝瑜倩

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本文精華:

  1. 購物籃分析-Apriori
  2. 購物籃分析之管理意涵
  3. 購物籃分析之商業價值

購物籃分析在商業上的分析相當廣泛,幾乎所有產業都可以使用購物籃分析,只是使用方法的不同,而且購物籃分析的方式也是透過較直觀的邏輯運算,在業界接受度相當高。

本次的文章我們將實際應用購物籃分析,帶您瞭解各項產品之間關係,資料集的應用將延續上篇文章整理過後的資料進行購物籃分析,同時考慮購買機率與組合利潤產出最佳的產品搭配組合,藉此找出商品搭配的總體策略。

Photo by: Luke Chesser

作者:陳俊凱(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

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文章精華

  1. 產品配對推薦
  2. 業界案例分享
  3. 企業應該使用人工智慧推薦?

早在十年前,Amazon.com就推出演算法來掃描一個人過去購買、或評價過的商品,並將其與相似產品配對推薦。從此,就有越來越多的企業利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)、機器學習(Machine Learning)與自然語言處理能力(natural language processing capabilities)來分析數據、建構模型、進而提供即時建議。

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作者:陳苡任(台科大企管系博士)、羅凱揚(台科大企管系博士)

繪圖者:謝瑜倩

圖1 企業應該使用人工智慧推薦?亦或是真人推薦?

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文章精華:

  1. 外部漏斗介紹
  2. 內部漏斗介紹
  3. 內外部漏斗間的關聯

企業在從事網路行銷時,可以根據執行的場域,將網路行銷區分成外部行銷與內部行銷。

外部行銷意指企業透過自媒體、下關鍵字廣告、或是透過搜尋引擎優化(SEO)增加自然搜尋的機會,將消費者導流至企業的官網或落地頁(Landing Page),以利填單或成交。內部行銷則是消費者進入官網或是填單之後,如何促使消費者成交與再次購買等。再將此概念對應到行銷漏斗,則有所謂的外部漏斗與內部漏斗。

......點擊查看更多

圖 1 外部漏斗與內部漏斗

作者:羅凱揚(台科大企管系博士)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

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