# 精準行銷課程 — 期末報告

**授課老師：陳志騰 副教授
報告日期：2025 年 6 月 19 日**

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## 目錄

**👩‍💻👨‍💻 組員名單與貢獻表
📝 個人心得
🤖 AI 使用聲明欄
🗒️ 學術誠信聲明欄
[🛒 RFM分析](https://hackmd.io/@chiiing/rJT6aXhQgx)
[🧺 購物籃分析](https://hackmd.io/@chiiing/H1LMbV3Qlg)**

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## 👩‍💻👨‍💻 組員名單與貢獻表

<style>
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<div class="morandi-card">
<h3><center>📌 Team 6</center></h3>
<table style="border-collapse: collapse; width: 100%; font-family: 'Noto Sans TC', sans-serif;">
<thead>
<tr style="background-color: #f0eae5;">
<th rowspan="2">組員</th>
<th colspan="2">貢獻說明</th>
</tr>
<tr style="background-color: #f0eae5;">
<th>RFM分析</th>
<th>購物籃分析</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1411235007 劉亞晴（組長）</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料前處理</li>
<li>Power BI 圖表製作</li>
<li>執行步驟文件製作</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料前處理</li>
<li>Power BI 圖表製作</li>
<li>執行步驟文件製作</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr style="background-color: #faf7f4;">
<td>1411235001 王紹真</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>視覺化成果簡報製作</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>視覺化成果簡報製作</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>1411235014 林裕庭</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料蒐集</li>
<li>執行步驟文件撰稿</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料蒐集</li>
<li>資料前處理</li>
<li>執行步驟文件撰稿</li>
<li>購物籃分析 Python 製作</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr style="background-color: #faf7f4;">
<td>1411235028 王明揚</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料蒐集</li>
<li>資料前處理</li>
<li>視覺化成果簡報撰稿</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul style="padding-left: 20px; margin: 0;">
<li>資料蒐集</li>
<li>資料前處理</li>
<li>視覺化成果簡報撰稿</li>
<li>上台報告</li>
</ul>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>

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## 📝 個人心得

:::spoiler **<font color = "#a68076">👩‍💻 王紹真</font>**
>**這份報告清楚的展示了透過兩大分析：「購物籃分析」和「RFM顧客分群」，我們不只可以看到顧客都買些什麼、喜歡哪些商品，還能把這些資料變成好懂好看的圖表，更進一步提供了具體的商業建議，將資料從原始表格轉化為可視覺化資料。**
>
>**在購物籃分析部分，清楚的說明了從資料前處理、到關聯規則建立的整個流程，這些過程都用很多圖表清楚地呈現出來，讓我們可以找出哪些商品組合是真正有意義的。**
>
>**RFM 顧客分群分析則將焦點放在客戶價值的量化與管理上，可以把顧客分成好幾種不同類型，像是「冠軍客戶」、「忠誠客戶」、「潛力客戶」等等。這樣一來，我們就能更精準地了解每種客戶的價值。**
>
>**總之，這份報告我覺得整理的非常好，非常清楚，而且給了很多實用的建議重點是很漂亮！**
:::

:::spoiler **<font color = "#a68076">👩‍💻 劉亞晴</font>**
>**在這次期末專案中，我們以「顧客行為分析：RFM 與購物籃分析」為主題，透過資料挖掘技術與視覺化工具，從 Instacart 與 Groceries 兩個資料集出發，分析顧客的價值與購物行為，進而提出具體的行銷建議。**
>
>**在資料前處理階段，我的組員使用 Python 進行清理、欄位合併與格式轉換，尤其針對時間格式處理與購物籃交易紀錄的轉換，強化了整組對 pandas、資料型態處理與 mlxtend 套件的熟練度。
>而Power BI 報表製作過程是本次專案的重要亮點，我負責設計了多頁報表，結合篩選器、交叉分析、直條圖、熱力圖、氣泡圖與網絡圖等視覺元素，完整呈現了 RFM 客群分群與購物籃關聯規則。在設計的過程中，我更理解「視覺設計不是只是美觀，而是幫助閱讀與溝通」這個核心理念。**
>
>**這次專案讓我體會到「資料分析不只是技術，更是一種理解現實與提出解方的方式」。無論是從 RFM 的顧客價值視角，還是購物籃分析的商品組合洞察，都強化了我將資料應用於實務決策的能力。
>我學到的不僅是工具操作，更重要的是分析思維與表達邏輯。我相信這些能力未來在研究所申請或職場實戰中都會是重要的加分項。**
:::

:::spoiler **<font color = "#a68076">👨‍💻 林裕庭</font>**
>**這次期末專案，對我來說最大的收穫，不是做出多複雜的模型，而是實際把行銷的理論跟工具用在資料上，去分析一個真實的情境。像 RFM 分析和購物籃分析這些東西，課本上學過，但以前總覺得離現實很遠。這次自己從頭跑過一遍，才發現它們真的有用，也真的可以幫助行銷做得更有方向。**
>
>**用 Power BI 做 RFM 分析時，我第一次比較清楚地看到「原來顧客真的可以這樣被分出不同層級」，這種分群不只是做做樣子，而是有可能用來規劃更有針對性的行銷策略。後來用 Python 做購物籃分析，雖然一開始遇到滿多技術上的問題，但也因為錯了、修了，才更懂為什麼資料量太大會跑不動，為什麼轉格式會錯。做完以後看著那張支持度、信賴度的圖，我真的有一種「這就是有意義的分析」的感覺。**
>
>**這門課除了讓我更熟一點工具操作，更重要的是讓我發現：行銷不只是想創意或看感覺，其實背後可以靠很多數據來做輔助、做判斷。我不會說我現在已經很會做行銷分析，但至少知道怎麼開始、要注意什麼，也更清楚如果之後想往這方向發展，自己該補強的是什麼。這門課對我來說是一次很實在的嘗試，也讓我對資料分析這條路更有信心了。**
:::

:::spoiler **<font color = "#a68076">👨‍💻 王明揚</font>**
>**這次做 RFM 分析讓我深刻體會到，資料前處理的重要性遠超過我原本的想像。從一開始面對雜亂無章的原始資料，到後來一步步處理缺漏值、清理欄位格式、過濾退貨訂單，再到統計每位顧客的購買次數、最近購買時間與消費金額，每一個步驟都影響到最後的分析結果。這過程雖然繁瑣，但也讓我更了解數據背後的結構與意義。**
>
>**在報表視覺化的部分，我學到的不只是如何製作圖表，更是如何挑選最適合的方式來呈現資訊。像是透過分群雷達圖、RFM得分熱力圖，以及將總金額與頻率整合的長條圖，都讓我們能更直觀地看出「高價值顧客」與「潛在流失顧客」的特徵。這種把冷冰冰的數據轉換成具體行動建議的能力，正是精準行銷的核心。**
>
>**整體來說，這次實作讓我真正理解，精準行銷不只是概念或口號，而是能透過資料分析與邏輯推理，實際執行並優化顧客經營策略的強大工具。這樣的經驗讓我對未來行銷與數據應用的方向有了更明確的認識與興趣。**
:::

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## 🤖 AI 使用聲明欄

**☑️ 本報告有使用生成式 AI，工具名稱：<font color = "#a68076">ChatGPT、Gemini</font>，用途：<font color = "#a68076">DAX語法撰寫、Python 程式碼補全與優化、數據視覺化建議</font>，且已提供與生成式 AI 的對話或內容。**

:::spoiler **<font color = "#a68076">📸 AI 生成對話截圖</font>**
>
>
>
:::

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## 🗒️ 學術誠信聲明欄

**☑️ 我了解本報告如有抄襲他人著作、未填寫 AI 使用聲明、有使用 AI 但未附上對話或截圖，或與校內外他組專題內容或文字雷同度過高，一律零分計算。**

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## 🛒 RFM分析
**[🔗 超市消費者行為RFM分析 — 以 Instacart 為例](https://hackmd.io/@chiiing/rJT6aXhQgx)**

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## 🧺 購物籃分析
**[🔗 超市消費者行為購物籃分析 — 以 Groceries dateset 為例](https://hackmd.io/@chiiing/H1LMbV3Qlg)**

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