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以下書況，主觀上皆可閱讀，若收到後不滿意，『都可退書退款』。 書況補充說明: D 多處摺頁標籤、水痕、字跡、破損、髒污、泛黃書斑、書章。 【購買須知】 （1）照片皆為現貨實際拍攝，請參書況說明。 （2）『賣場標題、內容簡介』為出版社原本資料，若有疑問請留言，但人力有限，恕不提供大量詢問。 （3）『附件或贈品』，不論標題或內容簡介是否有標示，請都以『沒有附件，沒有贈品』為參考。 （4）訂單完成即『無法加購、修改、合併』，請確認品項、優惠後，再下訂結帳。如有疑問請留言告知。 （5）二手書皆為獨立商品，下訂即刪除該品項，故『取消』後無法重新訂購，須等系統安排『2個月後』重新上架。 （6）收到書籍後，若不滿意，或有缺漏，『都可退書退款』。 [商品主貨號] U102941759 [ISBN-13碼] 9789865025250 [ISBN] 9865025256 [作者] Yoon Hyup Hwang [出版社] 碁峰資訊 [出版日期] 2020/06/19 [內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。) 已經有越來越多的公司採用資料科學與機器學習來輔助行銷活動的進行。本書將告訴您，如何有效地運用數據，制定更有效率的行銷策略。 本書可以幫助您了解： ．如何使用Python或R計算KPI並產生視覺化圖表 ．如何利用資料科學找出行銷活動的成功因素 ．如何使用機器學習預測客戶行為 ．如何提供客戶成交率最高的產品建議 ．如何使用A/B Test來制定更好的行銷策略 ．如何藉由機器學習來了解目標客群 來自讀者的讚譽 「如果你想知道在行銷領域如何應用資料科學，看這本就對了！」 「內容切合實務，推薦行銷人員與相關領域的資料科學家閱讀」 「本書條理清晰，一步步引導你循序挑戰越來越複雜的問題，不知不覺就學到不少了Python和R語言的使用技巧。如果你想學習行銷領域中，關於資料分析的專業知識，強烈建議你看看這本書。」 Yoon Hyup Hwang 資深資料科學家，專研預測模型、機器學習、統計分析與資料工程，在行銷與財金領域具備多年實務經驗。專注於使用Python與R，建立過無數個機器學習模型與資料產品。畢業自美國芝加哥大學經濟系，並於美國賓州大學取得電腦與資訊科技碩士學位。 無論是小型公司或大型企業組織，在行銷實務中採用資料科學與機器學習的趨勢大幅增加，日益成為顯學。資料科學可以幫助組織更好地釐清過往成功或失敗的行銷策略背後的驅動因素，更加瞭解消費者行為與產品之間的互動。您還可以預測消費者行為，建立更準確且個人化的行銷策略，改善「每取得成本（Cost Per Acquisition）」、提高轉換率以及增加銷售額。這本書能夠幫助您應用各式各樣的資料科學技法來建立以資料驅動的行銷策略。 這是一本可以幫助您完成入門與進階行銷任務的實用指南。您將使用資料科學來瞭解驅動銷售量與消費者參與的原因。您將使用機器學習來預測哪些特定消費者更有可能與產品進行互動、哪些消費者具有最高的預期生命週期價值。您同時還會使用機器學習，透過資料分布來瞭解不同消費者族群，並推薦合適產品給最有可能購買的消費者。閱讀完本書後，您將熟悉各種資料科學與機器學習技法，掌握如何將它們運用於不同的行銷目的。 筆者個人也因本書而獲益不少。當我展開資料科學與行銷的職涯之時，各種資料科學和機器學習技法的理論文獻與細節研討不勝枚舉，但是關於如何在行銷領域中應用這些技術與技法的論述或整理則相當少見。學習理論知識與將這些技法實踐到行銷領域的商業應用之間，存在天壤之別的差異。在這本書中，我將會分享在多年職涯中不斷試錯迭代而獲得的經驗與知識，如何將資料科學與機器學習應用到不同的行銷目的。您將會瞭解哪一類的技術與技法應用於哪些特定行銷案例、在何處可以找到補充資源，以及完成閱讀本書後的下一個學習目標。 本書使用Python與R來實踐資料科學與機器學習。Python與R是資料科學家、資料分析師以及機器學習工程師最常使用的兩種程式語言，具有容易上手、使用者社群廣泛、在資料科學與機器學習領域擁有豐富資源等優勢。在每一個章節中，我們將會引導您瀏覽與安裝不同的函式庫，讓您在閱讀此書時無須擔心不知該在電腦上安裝哪些元件。 Section 1 導論與環境設定 chapter 1 資料科學與行銷 Section 2 導論與環境設定 chapter 2 關鍵績效指標與視覺化 chapter 3 行銷參與度背後的驅動因素 chapter 4 從參與度到轉換率 Section 3 產品可見度與行銷 chapter 5 產品分析5 chapter 6 推薦對的產品 Section 4 個人化行銷 chapter 7 消費者行為的探索式分析 chapter 8 預測行銷參與度的可能性 chapter 9 顧客終身價值 chapter 10 以資料驅動的顧客區隔 chapter 11 留住顧客 Section 5 更好的決策 chapter 12 運用 A/B測試發展更佳行銷策略 chapter 13 下一步？) ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 分享閱讀 書籍狀態請詳看圖示 如對商品有疑問請使用「聯絡店家」發問，發問時請告知完整商品名稱 ■客服電話服務時間: 　 敝店客服電話 (02) 85316044 服務時間為週一至週五 09:00-12:00 及 13:00-17:00，例假日與國定假日公休 其餘時間請使用 聯絡店家 功能聯繫 。 由於敝店為多平臺同步販售，來電請務必告知為樂天買家以節省您的寶貴時間，謝謝您。 ■其他注意事項: 建議可多利用7-11取貨付款，可在自己方便的時間領貨。

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