Python輿情應用趣

顧客樣貌分析攻略

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名師認證

EMBA十大名師之一 推薦

1.臺灣科技大學企管系教授

2.臺灣行銷研究有限公司 首席顧問

3.英國 University of Warwick 博士

4.經歷:

  • 曾任臺科大管理研究所所長、企管系系主任、教學資源中心主任
  • 曾任貿易公司科長,經辦東歐業務,負責該地區之行銷與貿易拓展工作
  • 曾任中油高雄煉油總廠品管工程師、營業總處軟體工程師

5.連續五年 (2004~2008年) 於天下雜誌與Cheers之年度調查中,獲選為「EMBA」最受歡迎十大名師

6.授課:行銷管理、行銷資料科學 MDS、行銷管理個案、研究方法

7.研究:口碑行銷與數據分析,發表相關的 SSCI 或 SCI 學術論文三十餘篇

我很推薦這一門能將網路輿情分析普及的好課
5/5

課程介紹

為什麼要上這門課

Questions-pana

TMR團隊在為廠商專案服務時

業界夥伴經常提出以下的問題

沒有完整的內部資料
該如何進行市場分析

爬取各種外部輿情資料
不知道如何充分應用

外部輿情能否協助找出
競爭優勢或作後續決策

如何從外部輿情
找出市場缺口

課程特色

Python爬蟲
在輿情分析的重要性

Python爬蟲基礎

實戰PTT爬蟲與建構模組

找出市場重點關鍵字

顧客分群與顧客樣貌

財務價值分析

誰適合上這門課?

Data processing

初步熟悉Python語法的朋友

想學會用爬蟲技巧的朋友

想落地應用爬蟲技巧
了解外部輿情如何發揮效益的朋友

課程單元介紹

  • 想要瞭解市場概況與顧客樣貌,卻要花費不少市調費用探查市場概況嗎?
  • 花費精力得來的市調分析,真得能反應消費者需求及市場動態嗎?
  • 爬取了許多市場輿情大數據,但下一步的商業策略呢?

外部輿情的爬取、監測與蒐集成為企業掌握消費者動態不可或缺的重要戰略技巧。然而,

  • 這些不同的輿情監測工具,是否讓您產生了選擇障礙?
  • 針對個別市場的分析,是否受限於既有的輿情工具?
  • 五花八門的解決方案,帶給您我的商業洞見真的足夠嗎?

本課程透過「外部輿情爬蟲」「商品種類需求分析與目標關鍵字分析」以及「市場顧客樣貌分析」3大學習重點,幫助您達成學習目標!

在這個章節中,我們會開始安裝 Python 必要的開發環境(如:Visual Studio Code 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。

▲ Python 爬蟲與輿情分析環境安裝圖

在章節 3,我們會深入淺出講解爬蟲原理與分享爬蟲秘訣大全,如下圖所示,讓大家理解爬蟲的型態與撇步~!

▲ 爬蟲心法與流程圖

接著,再手把手帶領大家實作 Python 程式碼範例,一步步從零到高手建置爬蟲,如下圖所示。

▲ 爬蟲語法示範圖

學會了爬蟲基礎,接下來我們就要開始實際學習網路爬蟲! 並以兩個面向作教學。

    1. 技術面:爬蟲裡面的 request, header, bs4 等實際操作手法。
    2. 商務面:爬取商務網站的資訊,同時爬取全台最大輿情平台的外部輿情,奠基後續顧客樣貌的資料分析基礎,如下圖所示。

▲ 外部輿情分析圖

該如何從輿情中找出潛在財務資訊,製作顧客分群?

在課程案例中,我們將由 PTT 爬蟲資料著手,爬取賣家商品基本資料、消費者標籤、消費者資料等,教導學員創造可分析的外部輿情資料集,奠定後續分析的重要來源,如下圖所示。

▲ PTT外部輿情圖

將資料爬取下來後,我們會在課堂教授PTT資料整理心法,讓我們可以順利地進行下一章節「爬蟲輿情分析:市場顧客樣貌分析」的每一步分析,如下圖所示。

▲ PTT爬蟲資料處理圖

學會了爬蟲技巧與PTT爬蟲釋例後,如果您對其他相關網站有爬蟲及分析的需求,您都可以客製化本課程模組,以資料科學與消費者為中心的角度,更有效的分析了解您的市場!

爬取我們所需的 PTT 的外部資料來源後,章節5  我們就要開始實戰市場顧客樣貌分析

首先,我們會瞭解如何操作 K-means 分群演算法,如下圖所示。

▲ K-means 分群概念圖

進行K-means 顧客分群後,我們會開始彙整 SKU(存貨單位)表,讓我們能以消費者為中心的角度,評估消費者普遍喜愛的 SKU,快速得知高聲量及高評價產品主題的尺寸、顏色等市場概況,作為產品 SKU 決策的重要依據。

接著,再使用輿情分析技術,結合團隊溝通技巧,從PTT資料的消費者標籤中選擇重點關鍵字,以聲量作為潛在財務指標並將它應用在市場區隔的消費者特徵挑選,如下表所示。

▲ 透過潛在財務指標選取重點關鍵字示意圖

決定了重點關鍵字後,將關鍵字結合分群演算法,「以消費者為中心」分析出各市場顧客樣貌的基本資訊,即可探討應該選擇哪些顧客樣貌作為市場區隔。

最後,我們會製作出顧客樣貌區隔分析財務表,如下表所示。協助我們釐清準備「進入市場」前可以查看的重要「財務指標」。

▲ 顧客樣貌區隔分析潛在財務表

透過這樣的分析方式,便可以更清楚的找出可以進入的顧客樣貌區隔!

為了視覺化方便,我們也會教您使用動態網頁呈現市場區隔財務表,協助管理者以視覺化的方式,更瞭解整體市場區隔狀況、一覽無遺的查看每一個市場區隔的重要關鍵字。

 
◎ 最後帶您重點複習:

本課程藉由爬蟲的基礎技巧以及靜態網頁實戰練習,帶您爬取全台最大輿情平台,找出消費者的外部輿情

教您進行市場區隔找出顧客樣貌,最後結合潛在財務指標邁向資料分析的商業價值


 

若您…

  1. 想奠定Python爬蟲的基礎

  2. 想體驗輿情數據分析實戰

  3. 想了解「外部輿情資料」如何結合「顧客樣貌與潛在財務價值」

► ► 這堂課將帶給您滿滿收穫,拓展出全新的Python分析」視野!

 

講師介紹

鍾皓軒(Howard)- 課程設計者與講師

  • 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》、《STP行銷策略之Python商業應用實戰》Python商業應用專書與《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》
  • 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」、「AI 連續性製程機器學習」與「新南向創業營隊市場分析及行銷策略」業師、北市大「行銷資料科學應用」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

徐子皓(Nash) - 講師

  • 出版作品:《TMR Python 基礎語法教戰手冊》作者、 《最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學》收錄行銷資料科學程序篇文章作者、《Medium-行銷資料科學 產業情境數據分析應用》特邀編審
  • 業界經歷:中華電信、臺灣前五大金融業、工研院產業學院及台科大的Python課程共同設計者
  • 教學經驗:長期與「中華民國外貿協會國際人才培育中心」合作,擔任多次「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 500 人、15 場現場教學
  • 產學合作:IT產業、 餐飲產業、 教育產業、 企業顧問產業、校務評鑑機構、資策會、 臺灣行銷研究公司等多項專案經驗

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「Python 0-1 基礎商業數據分析實戰 」與「Python行銷資料科學:基礎語法入門最前線」二擇一

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講師加碼錄製作業解析

「SKU需求趨勢圖」作業範本解析,
教您抓準「輿情聲量變動趨勢」

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-整合行銷研究與資料科學》

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