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賺錢的點子，比你想像中的多：17個以小搏大的創業實戰分享
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賺錢方式之多，可能出乎你想像! 數碼顧問Ivan So因為網路行銷技巧高超而為人熟悉，並在社交媒體擁有不少追隨者，但你可能不知道的，是他亦是一名連續創業者，曾經狂熱地嘗試及研究不同的業務、獲利模式，從你想像到的網站製作，到想像不到的色情片網站、郵寄避孕套生意，他都有所涉獵。 很多人以為創業必須要有資金、經驗，但他在高中時期，已經用一個電飯煲、一隻DVD開展他的創業旅程。 在書中，Ivan會告訴你: 經營約會網站，最大挑戰竟然是男女失衡? 為何郵寄避孕套是本小利大的生意? 用網路流量賺取被動收入的懶人創業法 體驗了各種商業模式後，那個是他的終極至愛? 如果你想過創業，這本書定能鼓勵你大膽嘗試各種可能性。 如果你正在創業，你必然對分享的經驗有所共鳴。 在書中，Ivan 以幽默風趣的語調，向你敍述他每個不同行業的創業過程: 成功的項目，他會不藏私地分享獲利秘訣 ； 失敗的項目，他亦不羞於仔細剖析經營失利的原因。 誠意推介給對創業抱有好奇，渴望憑雙手闖出自己一片天的你。 ◎代理經銷 白象文化
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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。 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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圖解0基礎，不出門就能賺錢的網路行銷術 系列名：職場專門店 ISBN13：9789864512041 出版社：書泉 作者：謝芝穎;蔡建郎;葛彥麟;許維淵 裝訂／頁數：平裝／144頁 規格：23cm*17cm*1.2cm (高/寬/厚) 出版日：2021/01/01 中國圖書分類：商品學；市場學；行銷管理 內容簡介 ◎贏在趨勢！新宅經濟網路行銷全攻略！ ◎高手帶路！殺手級行銷顧問帶你突圍電商叢林！ ◎明燈指引！列舉豐富的電商案例與行銷企劃發想！ ◎一闖江湖！網電法令知識在手，成為安心賣家！ ◎彩蛋好禮！書中有彩蛋好禮大方送！ 怎麼寫好商品企劃？ 怎麼經營網購？ 行銷文案怎麼寫？ 行銷短片怎麼拍？ 如何在瞬間擄獲消費者的目光？ 在全球消費者購買行為都在改變的年代， 人人都可以是網紅、自媒體， 網購銷售已經變成不是必要，而是「趨勢」！ 加碼爆料──江湖無難事．行阿內才知道的網電法令 直接轉貼別人的文章可以嗎？ 真品平行輸入的商品可以賣嗎? 偶而上網拍賣與以拍賣為營業的賣家，兩者適用法律是一樣的嗎？ 如何避免廣告不實？ 如何技巧地處理客訴？ 目錄 作者群序 第1章 商品企劃與網購經營‧觀念篇 1-1 如何選擇適合的網路購物平台．平台銷售方式與分析 1-2 選品企劃‧業績成長一萬倍要如何規劃 1-3 設計商品的策略5W2H及產品特色思考 1-4 賣場商品規劃建議 1-5 神來一筆的店名發想 1-6 消費者購物行為與商品策略架構七步驟 1-7 教你品牌定位五步驟 1-8 行銷4P四大要點 1-9 進階‧教你評估衡量定價 1-10 給賣家營商的五項建議 第2章 電商配合常見問題‧平台與訂價 2-1 操作電商常見問題：人力 2-2 操作電商常見問題：平台溝通 2-3 商品查價與追蹤 2-4 價格敏感不是問題 2-5 主動建立比較，不要等著被比較 2-6 贈品不要標價格 第3章 產品上架電商平台‧實操準備篇 3-1 電商平台的銷售思維 3-2 電商平台的行銷理論 3-3 產品高曝光的操作 3-4 什麼是關鍵字 3-5 優質產品關鍵詞的定義 3-6 高點擊及高轉化的產品圖片 3-7 爆款產品的標題撰寫 3-8 優質標題的關鍵因素 3-9 打造獨特性的產品標題 3-10 設置優質商品標題重點 3-11 如何設置產品標題 3-12 打動消費者產品內容詳細描述 第4章 線上文字客服行銷溝通‧技巧篇 4-1 線上八種網購買家心理‧不可不知的銷售心理學 4-2 線上文字客服的語言規範 4-3 五大口頭禪‧別誤踩地雷 4-4 電商客戶服務四大重點 第5章 如何下網路廣告曝光商品‧策略篇 5-1 一定要了解網絡行銷演進，才能下對平台廣告 5-2 網路行銷演進 5-3 線上平台操作‧流量在哪，就往哪下預算 5-4 BT行為定向廣告 5-5 傳統口碑與洗腦式行銷的比較 5-6 操作新聞議題‧固定撰寫結構 5-7 內容長久吸引的理論 5-8 內容和產品致勝的關鍵 5-9 在廣告內容基本上會動用到的幾種工具 5-10 社群論壇操作 第6章 社群經營與活動設計思考 6-1 活動設計5W發想‧節慶議題搭配用 6-2 各社群內容比例 「442原則」經營 6-3 商品口碑的基礎建立 第7章 最夯微影片製作‧如何5分鐘內學會短片製作 7-1 剪輯影片的前置作業 7-2 剪輯影片與經營的七大重點 7-3 影片三大特質亮點 第8章 直播操作‧基礎入門路徑 8-1 直播前準備：第一階段 8-2 直播前廣宣：第二階段 8-3 直播中要有創意：第三階段 8-4 直播後回放：第四階段 第9章 網電法律大哉問‧一次搞懂 9-1 商品選購 9-2 行銷方式 9-3 交易糾紛 9-4 重要觀念提醒：妨害名譽
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