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。」
具体描述
好的，以下是一本名为《數據驅動的決策藝術：從統計思維到商業洞察》的图书简介，旨在提供一个与您提到的“行銷資料科學實務：使用Python與R”内容完全不同的详细介绍。 --- 數據驅動的決策藝術：從統計思維到商業洞察 ISBN： 978-986-502-888-9 作者： 王景弘、陳美玲 出版社： 智庫文化事業有限公司 裝幀： 平裝 頁數： 580頁 建議售價： 新台幣 950 元 內容簡介 在當今這個數據爆炸的時代，企業的競爭力不再僅僅依賴於傳統的管理智慧或市場直覺，而是越來越深地嵌入在從海量數據中提取有效、可操作洞察的能力上。然而，許多組織面臨的挑戰並非數據量的不足，而是如何系統性地將原始數據轉化為有力的決策依據。《數據驅動的決策藝術：從統計思維到商業洞察》正是為了解決這一痛點而誕生的專業指南。 本書並非側重於特定程式語言的技術細節，例如Python或R的語法編寫，而是將重點放在建立一套健全的統計學基礎思維框架，並指導讀者如何將這些思維應用於現實的商業場景中，實現從數據採集到決策制定的完整閉環。我們相信，無論技術工具如何演變，堅實的統計學邏輯才是支撐所有數據分析和模型建構的基石。 全書共分為五大部分，結構嚴謹，由淺入深，旨在培養讀者成為一位真正的“數據決策者”，而非僅僅是“數據操作者”。 --- 第一部分：重塑決策思維——從直覺到概率的轉變 (The Statistical Mindset) 本部分是全書的基石，探討了人類決策中常見的認知偏誤，並闡述了如何透過統計學的視角來校準這些偏差。我們將深入解析描述性統計與推論統計的根本區別，強調抽樣設計的重要性，並詳細討論假設檢定在商業問題解決中的實際應用，例如A/B測試的設計與解讀。 核心主題： 概率思維、貝葉斯基礎概念介紹（非數學推導）、決策樹的邏輯基礎。 關鍵能力： 區分數據的「相關性」與「因果性」；理解統計顯著性與業務重要性之間的差異。 --- 第二部分：數據結構化與清理的藝術 (Data Wrangling & Integrity) 成功的分析始於乾淨、結構化的數據。本部分專注於數據的生命週期管理，強調數據的可靠性與一致性。我們將探討資料庫設計的基礎概念（如正規化），以及處理缺失值、異常值和異質性數據的策略。不同於側重於程式庫功能的介紹，本書著重於介紹在面對真實、混亂數據時，決策者應當問出的關鍵問題，以及如何建立一套數據品質的審核流程。 核心主題： 數據模型（關聯式與非關聯式概念）、數據清洗的標準化流程、時間序列數據的預處理挑戰。 關鍵能力： 評估數據來源的偏誤性；設計高效能的數據整合方案。 --- 第三部分：探索性數據分析 (EDA) 的深度解讀 (Advanced Exploratory Data Analysis) 探索性數據分析（EDA）不只是畫圖表，而是一種與數據對話的過程。本部分將引導讀者超越基礎的直方圖和散點圖，深入挖掘數據背後的分佈特徵、潛在的交互作用以及異常模式。我們將詳細介紹如何利用多變量分析工具（如主成分分析的解釋性應用，而非僅限於降維）來簡化複雜數據集，並探討如何以敘事性的方式呈現EDA結果，使其成為決策階層容易理解的商業故事。 核心主題： 多元變量分佈可視化、主題建模的初步概念、時間序列特徵提取。 關鍵能力： 識別數據中的「隱藏結構」；將複雜的統計發現轉化為清晰的視覺摘要。 --- 第四部分：從描述到預測：模型建構的邏輯框架 (The Mechanics of Predictive Modeling) 本部分著重於模型選擇的商業邏輯，而非模型的技術調優。讀者將學習如何根據業務問題的性質（分類、迴歸、聚類）來選擇合適的模型範式。我們將詳盡解析線性迴歸模型的基礎假設、模型的可解釋性與穩健性，並探討決策樹與隨機森林等非線性模型的優缺點，特別關注模型選擇對業務風險的影響。 核心主題： 過擬合與欠擬合的風險管理、模型驗證的嚴謹性（交叉驗證的原理）、評估指標（準確率、召回率、F1分數、ROC曲線）在不同業務場景下的權重調整。 關鍵能力： 依據業務需求，權衡模型的「預測能力」與「可解釋性」；理解模型的邊界條件。 --- 第五部分：將洞察轉化為策略行動 (Translating Insights into Business Strategy) 數據分析的最終價值在於能否驅動有效的業務行動。本部分探討了如何將複雜的模型輸出轉化為高層管理者可以理解的行動方案。內容涵蓋了決策優化的基礎，例如如何利用模型的邊際效益分析來設定最佳的資源分配點。此外，我們也深入討論了數據治理的原則，確保分析結果在企業層面得到一致的採納和應用。本書結尾提供了一系列不同行業（金融、零售、製造業）的案例研究，展示如何以結構化的統計思維解決實際的商業難題。 核心主題： 決策影響評估（ROI計算的數據基礎）、建立數據驅動的組織文化、分析報告的溝通策略。 關鍵能力： 設計閉環的反饋機制；將統計學的「不確定性」有效地傳達給決策者。 --- 本書的獨特價值 《數據驅動的決策藝術》專為渴望提升決策品質、而非僅僅掌握工具的商業分析師、產品經理、部門主管及企業決策者設計。本書的重點在於「為什麼（Why）」和「如何決策（How to Decide）」，而非「用什麼編寫（What to Code）」。它提供了一套普適性的、不受工具限制的分析框架，幫助讀者建立從數據到商業價值的完整認知鏈條，真正實現數據在企業中的戰略價值。讀完本書，您將具備審視任何數據分析報告的統計嚴謹性，並有能力領導團隊，基於堅實的數據基礎做出更明智的商業決策。
著者信息
作者簡介
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。
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。
图书目录
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？
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？
图书试读
序
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。
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。
用户评价
评分
相較於其他強調單一技術突破的書籍，這本《行銷資料科學實務》給我的印象是更強調「整合性」。它似乎試圖建立一個從商業問題定義、資料採集、模型建構到最後商業解讀和報告的完整閉環。這種全景式的視野，對於想從基層數據分析師晉升為能和決策層溝通的行銷科技專家的同仁們來說，是必備的素養。我尤其關注書中是否有探討模型的可解釋性（Interpretability）部分，因為在行銷領域，我們不只要知道模型預測了什麼，更要知道「為什麼」是這個預測結果，才能向主管和業務部門交代，並據此調整行銷預算分配。如果作者能用清晰易懂的方式，將如 SHAP 值或 LIME 等解釋性工具整合進實務案例中，那這本書的實用性將會達到一個全新的高度。總體而言，這本不只是一本工具書，它更像是一張通往更高層次行銷決策能力的門票，非常值得入手。
评分說真的，現在市面上的資料科學書籍，要嘛就是太過學術，一堆數學公式看得我頭昏腦脹，要嘛就是只停留在基礎語法教學，講完怎麼寫個迴圈就沒了，根本不知道怎麼應用在商業問題上。我這本《行銷資料科學實務》，最讓我驚豔的是它那種「落地」的思維。它不是單純的程式碼教學手冊，更像是資深行銷顧問帶領你走一遍專案流程的實戰筆記。光是從「實務」這兩個字就能感受到作者的用心，他顯然知道台灣的企業環境，知道我們在面對 ROI 壓力時，最需要的是什麼樣的分析結果，而不是一堆看不懂的統計圖表。我特別期待看到關於 A/B 測試優化和轉換率預測那幾個章節，畢竟在電商和數位廣告的戰場上，這些直接關係到業績的指標，才是行銷人每天要面對的硬仗。如果這本書能提供清晰的步驟和標準化的流程模板，那它就不只是一本書，它簡直就是我辦公桌上的「標準作業程序」（SOP）聖經了。
评分這本書的封面設計簡潔有力，藍綠色的主色調給人一種專業又穩重的感覺，看到書名我就知道這本肯定跟得上現在資料科學的潮流。我最近剛好在找一本可以讓我從理論直接銜接到實務操作的工具書，特別是強調「行銷」這個應用場景，實在太對我的胃口了。台灣現在市場競爭激烈，大家都在喊大數據、AI，但真正能把這些工具拿來解決行銷痛點的，還真的沒幾本講得這麼透徹。我特別欣賞作者願意把 Python 和 R 這兩種主流工具都納入，這表示讀者不需要為了學其中一種語言而犧牲另一個強大的生態系，這對我們這些跨領域背景的行銷人來說，簡直是福音。光是看到目錄裡那些關於客戶分群、預測模型建立的章節，我就能想像這本書在實際專案中能發揮多大的價值。我已經迫不及待想翻開來看看，那些看似艱澀的演算法，在行銷場景下會被如何具體化、如何轉化成可執行的策略報告。這絕對不是一本讓你紙上談兵的書，它看起來就是一本準備好要沾點油水、動手實做的指南。
评分從排版和視覺呈現來看，這本書的編排風格非常現代，沒有那種傳統教科書的呆板感。字體選用適中，程式碼區塊的顏色和背景區分得很清楚，這對於需要邊看邊敲程式碼的讀者來說，非常重要，可以大大減少眼睛的疲勞感和找錯的機率。我個人對工具書的體驗感很重視，一本好的工具書，光是「好讀」就已經成功了一半。而且，從內容結構來看，作者似乎很注重邏輯的連貫性，從資料清理到模型驗證，每一步都有明確的銜接，這對初學者建立完整的知識體系非常有幫助。我猜測，作者應該是花了大量時間在組織這些複雜的流程，確保讀者不會在某個環節卡住而失去信心。這本書的厚度也讓人感到扎實，但並非注水，而是內容的密度高，讓人覺得花費的時間都是值得的。這種務實的態度，在當今這個追求快速但缺乏深度的時代，顯得格外珍貴。
评分我注意到書中涵蓋了許多與「客戶生命週期價值」（CLV）相關的分析方法，這在台灣的訂閱制或會員經濟模式中是超級核心的指標。許多業界前輩都強調，獲取新客的成本越來越高，如何精準維護現有高價值客戶，才是長期獲利的關鍵。如果這本書能提供如何利用機器學習方法來預測客戶流失風險（Churn Prediction），並進一步建議對應的再行銷策略，那這本書的價值就不只是技術層面了，它直接提升到了企業營運戰略的層次。我期待它能提供的範例資料集或案例研究，最好是貼近台灣市場的消費行為模式，這樣在套用模型時，參數調整的直觀性就會高出許多，也不需要花費太多時間去「在地化」那些國外的通用範例。總之，這本書給我的感覺是，它不只教你「怎麼做」，更在教你「為什麼要這麼做」，這種思維深度的培養，才是真正拉開人與人之間競爭力的關鍵。
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