目錄
【PART 1 建立數據分析的邏輯與思維】
01 數據分析從「問題」開始
02 數據透視─搞懂資料型別，才懂分析邏輯
03 讓資料說話─資料視覺化的技術與美學
04 用數據告訴你「差異在哪」
05 變數間的隱秘關聯─掌握數據之間的對話
06 想預測，就要建模型
【PART 2 行銷 × 電商資料分析實戰】
07 顧客輪廓分析─誰是你的好客戶？
08 購物籃分析─用 Apriori發現潛藏的購買關聯
09 顧客旅程分析─從點擊到購買的決策路徑
10 漏斗分析─拆解轉換率，抓出關鍵流失點
11 行銷人的四大天王─CTR、CPC、CPA、ROI全解析
12 留住顧客比吸引顧客更難─「留存率」與「流失率」的真相
13 預測再購─線性與邏輯迴歸應用
【PART 3 數據決策與呈現】
14 專題製作─以ARIMA模型預見未來銷售
15 專題製作─智慧客服系統的打造
16 打造面試亮點的顧客行為分析專案─以Seaborn tips資料集為例
【PART 1 建立數據分析的邏輯與思維】
01 數據分析從「問題」開始
02 數據透視─搞懂資料型別，才懂分析邏輯
03 讓資料說話─資料視覺化的技術與美學
04 用數據告訴你「差異在哪」
05 變數間的隱秘關聯─掌握數據之間的對話
06 想預測，就要建模型
【PART 2 行銷 × 電商資料分析實戰】
07 顧客輪廓分析─誰是你的好客戶？
08 購物籃分析─用 Apriori發現潛藏的購買關聯
09 顧客旅程分析─從點擊到購買的決策路徑
10 漏斗分析─拆解轉換率，抓出關鍵流失點
11 行銷人的四大天王─CTR、CPC、CPA、ROI全解析
12 留住顧客比吸...
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