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銷售 AI 化！看資料科學家如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型
作者：
Masanori Akaishi
譯者：
王心薇
分類：
電腦與網路
／
程式語言
出版社：
旗標
出版日期：2022/2/10
ISBN：9789863127024
書籍編號：kk0545671
頁數：400
定價：
620
元
一般會員價：
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元
特別會員價：
9
折
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元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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銷售 AI 化！看資料科學家如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型 內容簡介 【世界發生劇變！銷售 AI 化勢在必行！】 AI 議題已經講了好多年，然而絕大多數的企業仍然沿用老路子做生意，亂槍打鳥式的銷售方式也沒甚麼進步。然而時代不同了，既然有 AI 這個好工具為何不用？因為不懂不會所以不知該如何開始？眼睜睜看著 Google、Facebook 靠著 AI 化的銷售技術大賺特賺！ 其實，AI 不是大企業才能作，中小企業也可以，但不是全面做，而是挑選適合的做。最容易做到且很快就能換成實績的就是行銷、業務的銷售工作，只要利用自身累積的銷售與客戶等資料就行，讓 AI 自動找出其中隱藏的銷售密碼，並直接運用在工作中驗證，這就是本書的主軸：銷售 AI 化，讓機器學習來幫忙。 【AI 不是打高空，要落實在工作中】 許多工程師學了 AI 技術，卻不知道如何讓技術落地！其實開發以銷售為目的的 AI 並不需要高深的技術，只要用機器學習就能辦到。書中範例使用的都是真實企業產生的工作資料，例如要預測潛在客戶時，可讓 AI 從客戶職業、年齡與過去的銷售實績等資料自動學習，找出資料間的關係建出模型並做出預測，我們就可以對商品或客戶擬定策略去執行計畫。也可以依據過去幾年的每日銷量，考慮節假日的影響，利用 Facebook 提供的時間序列套件去預測未來一段時間的銷量等等。 重要的商用實作範例包括： ●銷售成交預測 ●銷量或來客數預測 ●季節週期性變化預測 ●推薦商品提案 ●根據客群制定銷售策略 本書由世界 500 大企業 Accenture (埃森哲) 公司的 AI 集團資深總監親自執筆，規劃出開發 AI 專案的標準流程，從選擇適合引入工作中的 AI 開始，一路到訓練資料的取得、資料加工、選擇演算法及建立 AI 模型之後的評估與調整等 9 大步驟。即使沒有開發過 AI 專案經驗的人也不用擔心，只要跟著動手做，就能看到成果。 書中的案例會實作監督式學習與非監督式學習中「分類」、「迴歸」、「時間序列」、「關聯分析」、「分群」、「降維」等各種演算法，讓讀者依照問題的類型選擇適用的處理模式。而且每個專案都不馬虎，從頭做到尾一遍一遍演練 SOP，將流程深深印入腦海，熟悉每個步驟之後才能順利應用到自己的專案。 【邁向資料科學家之路】 書中提供的所有 Python 程式都是可以運用在實務工作上的原型，每個人都可以利用這些原型建出自己想要的機器學習模型。了解如何從實務觀點建立 AI，藉由本書了解整個專案的開發流程以及 Python 程式的實作方式，也等於邁出成為資料科學家的第一步。 許多書籍在教導讀者建出 AI 模型後就結束了，但資料科學家最有價值之處就在於建出預測模型後該如何因應提出的需求做調整，本書也會詳細介紹數種調整模型的方法與策略。 【適合的讀者程度】 無論是 MIS、程式設計師、業務或行銷主管、只要具備 Python 程式基礎就可以開始。AI 專案常用的 NumPy、Pandas 與 Matplotlib 等必備 Python 套件，也會在書附講座中一一介紹供讀者練習。開發環境是雲端的 Google Colaboratory，只要能上網就能用，省去在自己電腦安裝軟體的麻煩。 本書特色: 1. 世界 500 大 Accenture (埃森哲) 公司 AI 集團資深總監親自執筆 2. 實用性最高！能實際運用在提高公司的銷售績效。 3. 一點都不難！只要具備 Python 語言基礎就能上手。 4. 由施威銘研究室監修，在適當的地方補充說明幫助讀者理解。
作者簡介 Masanori Akaishi 世界 500 大 Accenture 公司商業諮詢總部 AI 集團資深總監。 1985 年畢業於東京大學工學院數值工程系。1987 年在同一研究所完成碩士課程。 同年加入日本 IBM 至 2020 年 12 月。2021 年 3 月加入 Accenture 公司，負責人工智慧人力資源開發相關工作。 學校講師 京都情報學大學院客座教授 著作 《銷售 AI 化！看資料科學家如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型》、《深度學習的數學地圖–用 Python 實作神經網路的數學模型》(旗標科技)、《實用 Python 自然語言處理入門》(日本翔泳社)、《機器學習與深度學習從 Watson Studio 開始》(日本 RIC Telcom)。此外，也在許多雜誌執筆。 LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/makaishi2/ qiita：https://qiita.com/makaishi2
目錄 第 1 章 實務的機器學習應用 1.1 本書目的 1.2 參與機器學習專案的人員 1.3 機器學習開發流程 1.4 未來實務專家需具備的技能 1.5 本書架構 第 2 章 解決問題的處理模式 2.1 AI 與機器學習的關係 2.2 機器學習的三種學習方式 2.3 監督式學習的處理模式 2.3.1 分類（Classification） 2.3.2 迴歸（Regression） 2.3.3 時間序列（Time series） 2.4 非監督式學習的處理模式 2.4.1 關聯分析（Association analysis） 2.4.2 分群（Clustering） 2.4.3 降維（Dimension reduction） 2.5 選擇正確的處理模式 2.6 深度學習與結構化、非結構化資料 第 3 章 機器學習模型的開發流程 3.1 模型開發流程 3.2 範例資料與目的說明 3.2.1 範例資料說明 3.2.2 模型的目的 3.3 模型的實作 3.3.1 （1）載入資料 3.3.2 （2）確認資料 3.3.3 （3）預處理資料 3.3.4 （4）分割資料 3.3.5 （5）選擇演算法 3.3.6 （6）訓練 3.3.7 （7）預測 3.3.8 （8）評估 3.3.9 （9）調整 專欄 關於公開資料集 第 4 章 開發流程的深入探討 4.1 確認資料 4.1.1 以數值或統計方式進行分析 4.1.2 視覺化的分析與確認方法 4.2 預處理資料 4.2.1 刪除多餘的資料欄位 4.2.2 處理缺失值 4.2.3 將二元資料數值化 4.2.4 多元資料數值化 4.2.5 資料標準化 4.2.6 其它預處理資料的做法 4.3 選擇演算法 4.3.1 分類模型的代表性演算法與其特色 4.3.2 範例程式碼使用的資料 4.3.3 邏輯斯迴歸（Logistic regression） 4.3.4 支援向量機（SVM）- Kernel method 4.3.5 神經網路演算法（Neural network） 4.3.6 決策樹（Decision tree） 4.3.7 隨機森林（Random forests） 4.3.8 XGBoost 4.3.9 如何選擇演算法 4.4 評估 4.4.1 混淆矩陣（confusion matrix） 4.4.2 正確率、精確性、召回率、F 分數 4.4.3 機率值與閾值 4.4.4 PR 曲線與 ROC 曲線 4.4.5 輸入特徵（資料欄位）的重要性 4.4.6 迴歸模型的評估方法 4.5 調整 4.5.1 多試幾種演算法 4.5.2 演算法參數最佳化 4.5.3 交叉驗證 4.5.4 網格搜尋 第 5 章 銷售 AI 化的案例實作 5.1 銷售成交預測 － 分類模型 5.1.1 問題類型與實務工作場景 5.1.2 範例資料說明與使用案例 5.1.3 模型的概要 5.1.4 從載入資料到確認資料 5.1.5 預處理資料與分割資料 5.1.6 選擇演算法 5.1.7 訓練、預測、評估 5.1.8 調整 5.1.9 重要性分析 專欄 瑕疵與疾病判定模型 5.2 銷量或來客數預測 － 迴歸模型 5.2.1 問題類型與實務工作場景 5.2.2 範例資料說明與使用案例 5.2.3 模型的概要 5.2.4 從載入資料到確認資料 5.2.5 預處理資料與分割資料 5.2.6 選擇演算法 5.2.7 訓練與預測 5.2.8 評估 5.2.9 調整 5.2.10 重要性分析 5.3 季節週期性變化預測 － 時間序列模型 5.3.1 問題類型與實務工作場景 5.3.2 範例資料說明與使用案例 5.3.3 模型的概要 5.3.4 從載入資料到確認資料 5.3.5 預處理資料與分割資料 5.3.6 選擇演算法 5.3.7 訓練與預測 5.3.8 評估 5.3.9 調整（1） 5.3.10 調整（2） 5.3.11 迴歸與時間序列模型的選擇 專欄 「冰淇淋消費預測」的時間序列模型 5.4 推薦商品提案 － 關聯分析模型 5.4.1 問題類型與實務工作場景 5.4.2 範例資料說明與使用案例 5.4.3 模型的概要 5.4.4 從載入資料到確認資料 5.4.5 預處理資料 5.4.6 選擇演算法與分析 5.4.7 調整 5.4.8 關係圖的視覺化 5.4.9 更高階的分析 – 協同過濾 專欄 「尿布與啤酒」僅是都市傳說 5.5 根據客群制定銷售策略 － 分群、降維模型 5.5.1 問題類型與實務工作場景 5.5.2 範例資料說明與使用案例 5.5.3 模型的概要 5.5.4 從載入資料到確認資料 5.5.5 執行分群 5.5.6 分析分群結果 5.5.7 執行降維 5.5.8 降維的運用方式 第 6 章 AI 專案成敗的重要關鍵 6.1 選擇機器學習的適用問題 6.1.1 選擇適合解決問題的模型 6.1.2 取得標準答案是監督式學習的首要工作 6.1.3 勿對 AI 抱持 100% 的期待 6.2 取得並確認工作資料 6.2.1 確認資料來源 6.2.2 跨部門資料整合問題 6.2.3 資料的品質 6.2.4 One-Hot 編碼的問題 專欄 機器學習模型的自動建構工具 AutoML 講座 1 Google Colaboratory 基本操作 講座 2 機器學習的 Python 常用套件 講座 2.1 NumPy 入門 講座 2.2 Pandas 入門 講座 2.3 Matplotlib 入門
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Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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