4.7
星
314 個評分

魏志平另外 +3 位授課教師

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提供方

大數據分析：商業應用與策略管理 (Big Data Analytics: Business Applications and Strategic Decisions)

国立台湾大学

課程信息

11,599 次近期查看

本課程是為非資料科學專業者設計的大數據領域入門課程，偏商管應用，非資訊技術教學。透過修習本課程，學員將能對資料科學商管領域的範疇與分類建立基本的觀念，並且瞭解其在商管領域的各種應用。在學的學生可藉此為職涯做準備，在職的社會人士則可拓展自己對資料科學的想像，進一步思考在自身工作場域應用資料科學的可能性。
本課程共計六週，第一週為學界與業界對談，透過直播企劃呈現大數據應用的議題，作為課程的開端，二到五週由臺灣大學教授進行授課，分別就金融、行銷、社群媒體、輿情分析、行銷智慧等議題，介紹大數據在領域的應用，課程以闡述應用為主，但不會花很多時間在演算法的技術細節。第六週則由玉山金控李正國數位金融長主講，帶入玉山金控積極應用大數據於銀行業的策略，產學合作課程確實結合學界與業界的專家，就資料科學的商管應用做不同面向的介紹。

課程設計中安排一位主持人的課前提問、單元介紹引言、延伸提問等等，引導學生學習與思考，各週授課教師與課程主題概述如下：

第一週：臺灣大學資訊管理學系魏志平教授、玉山金控李正國數位金融長 -- 課程簡介、與大數據的午餐約會直播活動
第二週：臺灣大學工商管理學系與資訊管理學系合聘楊立偉教授 -- 資料分析在金融及財務上的應用
第三週：臺灣大學工商管理學系與資訊管理學系合聘楊立偉教授 -- 資料分析在零售及行銷上的應用
第四週：臺灣大學資訊管理學系陳建錦教授 -- 社群媒體之輿情分析
第五週：臺灣大學資訊管理學系魏志平教授 -- 社群媒體分析與行銷智慧
第六週：玉山金控李正國數位金融長 -- 大數據的商業應用策略

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立即開始，按照自己的計劃學習。

初級

完成時間大約為18 小時

中文（繁體）

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授課教師

授課教師評分

4.59/5 （74 個評分）

提供方

国立台湾大学

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 2 小時

課程簡介

本單元首先由課程引言人引導此門課程學習的脈絡，接著由魏志平老師簡介此課程。課程簡介還有一個特別的部分，是以直播方式與大家互動的。與大數據的午餐約會直播是已在 2018/4/13 ，透過直播的方式，在NTUMOOC Facebook 粉絲團呈現（Facebook 搜尋：NTUTI - 臺大創新教學組（MOOCs/翻轉教育）），引入大數據生活應用的議題、談論產學之間的落差，作為此門課程的開頭。2018/4/13 沒有收看到直播的同學也別擔心，直播的影片已剪輯完畢，在此週呈現，學習者依然可以透過 Discussion Forums 向老師提問並與同學互動。

完成時間為 2 小時

7 個視頻（總計 68 分鐘）, 6 個閱讀材料

7 個視頻

1-0-1 課程引言人學習引導3分鐘

1-1-1 課程總覽介紹（魏志平教授講述）13分鐘

1-2-1 課程與教師介紹7分鐘

1-2-2 想到大數據，你會想到什麼？4分鐘

1-2-3 為什麼需要大數據？大數據生活中的應用、大數據比你更瞭解你自己20分鐘

1-2-4 產學之間真的有落差嗎？10分鐘

1-2-5 直播提問解答8分鐘

6 個閱讀材料

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1分鐘

學習指引10分鐘

課程教師與製課團隊介紹1分鐘

課程學習目標1分鐘

參考書目：＜1小時就能看懂圖解大數據：巨大數據湧出金流！＞1分鐘

參考書目：＜數據、謊言與真相＞5分鐘

週

週 2

完成時間為 3 小時

數據分析在金融及財務上的應用

本週老師首先會介紹金融服務的功能，並一一點出這些不同金融服務創新的趨勢，也帶領學生認識金融機構業者有哪些不同的資料庫種類，讓學生瞭解各項金融服務的功能是如何透過數據求新求變。

第二個段落將以保險業為例，帶出決策樹與關聯分析的方法，說明資料分析如何讓我們更加了解客戶，例如發掘客戶類型與購買保單種類之間的關聯性等，進一步預測客戶的行為。最後一個段落，老師將帶領同學認識一些常見的股市分析方法，例如大家常常聽到的基本面、技術面分析等等。在股市裡，我們可能會想了解發行股票的公司，本單元會介紹我們可以為此取得哪些資料種類，以及這些資料庫有什麼特性。最後，老師將會使用許多案例，較為細膩地為大家講解資料分析在股市的三大應用，包括企業評等、股價預測與趨勢分析。

完成時間為 3 小時

14 個視頻（總計 71 分鐘）, 5 個閱讀材料, 2 個測驗

14 個視頻

2-0-1 第二週課程引言人開場與課前提問3分鐘

2-1-1 簡介金融服務之功能4分鐘

2-1-2 金融業者擁有的資料庫種類2分鐘

2-1-3 金融服務數據分析的目的2分鐘

2-2-1 保險實例（一）：決策樹之應用，瞭解客戶的行為模式10分鐘

2-2-2 保險實例（二）：關聯分析之應用，瞭解客戶及商品之間的關聯性5分鐘

2-2-3 保險實例（三）：將客戶有效分群，瞭解客戶的分佈特性6分鐘

2-3-1 四種常用的股市分析方法與股市資料種類7分鐘

2-3-2 從股票數據分析延伸出的三種應用2分鐘

2-3-3 如何利用新聞等外部資訊評估企業風險6分鐘

2-3-4 如何利用內外部資料進行股價趨勢預測14分鐘

2-4-1 延伸問題（一）：新興金融服務有哪些風險與法規限制？2分鐘

2-4-2 延伸問題（二）：自己練習做股票分析，可以使用哪些現有的資源？1分鐘

2-4-3 老師分享：大數據如何改變組織分工？1分鐘

5 個閱讀材料

本週課程教師簡介：楊立偉老師5分鐘

金融創新服務：無現金交易10分鐘

金融創新服務：P2P借貸10分鐘

金融創新服務：群眾集資10分鐘

認識 WEKA10分鐘

2 個練習

第二週課程測驗（選擇題，計分）15分鐘

第二週課程測驗（進階題，不計分）15分鐘

週

週 3

完成時間為 3 小時

數據分析在行銷與零售上的應用

本週的課程架構與上週類似，老師一樣會先介紹業者掌握的資源，以及善用資料在行銷與零售上能產生的效益，接著講授分析方法。本週的重點是關聯分析，老師會從這種分析方法的概念、指標計算方式等基礎知識開始教起，並以實例讓同學理解關聯分析在業界如何被應用。在認識資料種類、瞭解應用目的與學習分析方法之前，老師也會在課程的開頭介紹STP市場區隔理論，讓同學對大數據的時代來臨之前就已發展出的經典行銷理論有些認識，再進一步去學習資料科學可以如何幫助我們更有效的實踐經典理論。

完成時間為 3 小時

17 個視頻（總計 72 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗

17 個視頻

3-0-1 第三週課程引言人開場與課前提問1分鐘

3-1-1 經典行銷理論介紹：市場區隔理論5分鐘

3-1-2 行銷與零售業者擁有的資料庫種類2分鐘

3-1-3 行銷與零售數據分析的目的4分鐘

3-2-1 常用在行銷與零售上的四種資料分析方法簡介5分鐘

3-2-2 深入介紹關聯分析（一）：共同出現的概念4分鐘

3-2-3 深入介紹關聯分析（二）：透過指標檢驗找出關聯性2分鐘

3-2-4 大型書籍零售賣場案例（一）：尋找常被一起購買的不同商品4分鐘

3-2-5 大型書籍零售賣場案例（二）：尋找會員基本資料與購買商品間的關聯性4分鐘

3-2-6 零售賣場案例（一）：聯合促銷3分鐘

3-2-7 零售賣場案例（二）：目標行銷5分鐘

3-3-1 電商的業績計算方式與優化目標9分鐘

3-3-2 透過會員分群擬定行銷策略7分鐘

3-3-3 Amazon案例：個人化推薦的侷限性與平衡方法3分鐘

3-4-1 延伸問題（一）：傳統的市場區隔理論隨時代演進有哪些改變？2分鐘

3-4-2 延伸問題（二）：如何分析新的零售策略所帶來的附加價值？3分鐘

3-4-3 老師分享：企業導入資料分析方法時會產生的顯性與隱性成本1分鐘

2 個閱讀材料

本週課程教師簡介：楊立偉老師5分鐘

參考書目：＜大數據玩行銷＞10分鐘

2 個練習

第三週課程測驗（選擇題，計分）22分鐘

第三週課程測驗（計算題，不計分）25分鐘

週

週 4

完成時間為 3 小時

社群媒體之輿情分析

完成時間為 3 小時

15 個視頻（總計 97 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗

15 個視頻

4-0-1 第四週課程引言人開場與課前提問4分鐘

4-1-1 從累積資料到分析資料7分鐘

4-2-1 群落偵測簡介7分鐘

4-2-2 群落偵測方法：聚合法9分鐘

4-2-3 群落偵測方法：拆解法12分鐘

4-2-4 如何產生網路？顯性與隱性網路2分鐘

4-3-1 引言：社群媒體創造了新的發言方式3分鐘

4-3-2 如何評估社群媒體上的影響力：Page rank方法8分鐘

4-3-3 解決 Page rank 衍生的問題： Random walk 概念介紹9分鐘

4-3-4 解決 Random walk 的收斂問題：Teleport 概念介紹10分鐘

4-3-5 PageRank 總結與其他細部問題10分鐘

4-4-1 延伸問題（一）：完成分群後如何知道不同群體分別適合怎樣的服務？1分鐘

4-4-2 延伸問題（二）：實務上是否有判斷「文風相似」的客觀標準？2分鐘

4-4-3 延伸問題（三）：尋找意見領袖 - 新興的意見領袖如何找尋？2分鐘

4-4-4 延伸問題（四）：尋找意見領袖 - 在大數據中如何辨識灌水與分身？3分鐘

2 個閱讀材料

本週課程教師簡介：陳建錦老師10分鐘

教師建議先修課程10分鐘

2 個練習

第四週課程測驗（選擇題，計分）30分鐘

第四週課程測驗（問答題，不計分）30分鐘

週

週 5

完成時間為 4 小時

社群媒體分析與行銷智慧

本週所關注的資料來源一樣是社群媒體，與上週不同的是，我們將眼光從社群媒體上複雜的關係（按讚、追蹤等），轉向人們留下的評論（例如食記、開箱文等）以及企業在這些評論中所呈現的品牌印象。首先，老師將介紹情感分析與社群聆聽的概念，並講述情感分析的流程，讓我們學習從評論資料中萃取出重要的產品特徵，並辨別資料中所隱含之消費者對不同特徵的情感態度(正向或負向)。本週的第二個重點是學習以品牌經營者的角度去思考問題，老師會介紹傳統的市場結構分析方法與其限制。接下來，將分享如何利用產品評論來進行市場結構分析，從評論中的產品間比較關係來建構市場競爭的樣貌，並以清楚的步驟幫助同學了解分析流程。最後一個重點是品牌聯想。老師將分別介紹兩種品牌聯想萃取方法，包括傳統利用問卷、以及利用社群媒體資料的萃取方法。在了解如何利用社群媒體資料來進行品牌聯想分析之後，最後老師提出透過社群媒體資料進行行銷智慧分析可能面臨的相關挑戰，等待我們繼續突破。

完成時間為 4 小時

27 個視頻（總計 118 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗

27 個視頻

5-0-1 第五週課程引言人開場與課前提問4分鐘

5-1-1 社群媒體與行銷智慧：背景與現況7分鐘

5-1-2 情感分析技術的流程6分鐘

5-1-3 範例：應用概念層級情感分析進行口碑分析2分鐘

5-2-1 前言：是否可以透過社群媒體資料萃取出其他的行銷智慧？1分鐘

5-2-2 傳統市場結構分析與限制6分鐘

5-2-3 利用社群媒體資料進行市場結構分析之方法與步驟4分鐘

5-2-4 步驟（一）：品牌識別與分群4分鐘

5-2-5 步驟（二）：品牌比較關係判定3分鐘

5-2-6 步驟（三）：品牌關聯強度估算6分鐘

5-2-7 步驟（四、五）：群落偵測與視覺化2分鐘

5-2-8 範例（一）：汽車市場評論3分鐘

5-2-9 範例（二）：筆記型電腦之市場結構分析4分鐘

5-3-1 前言：品牌形象聯想與效益6分鐘

5-3-2 傳統品牌聯想萃取方法與限制4分鐘

5-3-3 利用社群媒體資料進行品牌聯想的萃取方法與步驟43

5-3-4 步驟（一）：聯想萃取3分鐘

5-3-5 步驟（二）：喜好度判定與聯想分群3分鐘

5-3-6 步驟（三）：聯想選擇6分鐘

5-3-7 步驟（四、五）：鏈結權重衡量與品牌聯想網路視覺化1分鐘

5-3-8 航空公司範例：品牌聯想網路概念說明3分鐘

5-3-9 航空公司範例：品牌權益預測模型3分鐘

5-3-10 航空公司範例：資料集合與分析結果4分鐘

5-4 整體技術挑戰與結論5分鐘

5-5-1 延伸問題（一）：面對真真假假的網路評論，資料科學家如何保持分析的品質？4分鐘

5-5-2 延伸問題（二）：本課程所教的方法是否有較適用的產業呢？5分鐘

5-5-3 延伸問題（三）：企業如何從品牌聯想分析看到自己與競爭對手的定位？4分鐘

2 個閱讀材料

本週課程教師簡介：魏志平老師5分鐘

相關評論網站參考10分鐘

2 個練習

第五週課程測驗（選擇題，計分）30分鐘

第五週課程測驗（問答題，不計分）30分鐘

週

週 6

完成時間為 3 小時

大數據的商業應用策略

完成時間為 3 小時

23 個視頻（總計 118 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗

23 個視頻

6-0-1 第六週課程引言人開場與課前提問3分鐘

6-1-1 引言：傳統RuleBase方法介紹13分鐘

6-1-2 數位時代中顧客行為的改變7分鐘

6-1-3 轉型（一）：從官網發現新需求3分鐘

6-1-4 轉型（二）：根據官網資料為既有客戶量身訂做3分鐘

6-1-5 轉型（三）：用Social listening掌握熱門金融話題3分鐘

6-1-6 轉型（四）：玉山金控 e指貸款服務9分鐘

6-1-7 轉型（五）：大數據徵信潛在使用者分析10分鐘

6-1-8 結語：數據驅動普惠金融的成果2分鐘

6-2-1 初期痛點與調整方式9分鐘

6-2-2 近期成就（一）：建立數位資料庫4分鐘

6-2-3 近期成就（二）：從官網萃取有意義的變數1分鐘

6-2-4 近期成就（三）：建立意圖資料庫2分鐘

6-2-5 玉山金控遇到的挑戰與機會4分鐘

6-3-1 具備跨界整合力的『pi型人才』3分鐘

6-3-2 資料工程師與資料科學家養成地圖4分鐘

6-3-3 資料科學家職涯地圖3分鐘

6-3-4 資料科學家所需具備的能力5分鐘

6-3-5 新興科技研發基地：玉山 Innovation Lab 介紹5分鐘

6-3-6 自我挑戰的方向：產學合作競賽介紹5分鐘

6-4-1 延伸問題（一）：大數據轉型為銀行創造的價值2分鐘

6-4-2 延伸問題（二）：行動裝置的普及打破數位足跡的侷限性5分鐘

6-4-3 延伸問題（三）：數位金融長給有志於成為資料科學家同學的建議2分鐘

2 個閱讀材料

本週課程教師簡介：李正國數位金融長5分鐘

玉山金控相關網站參閱5分鐘

2 個練習

第六週課程測驗（選擇題，計分）30分鐘

第六週課程測驗（問答題，不計分）30分鐘

週

週 7

完成時間為 14 分鐘

引言人課程總結與延伸學習交流

完成時間為 14 分鐘

1 個視頻（總計 3 分鐘）, 1 個閱讀材料

審閱

4.7

66 條評論

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4 stars
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來自大數據分析：商業應用與策略管理 (BIG DATA ANALYTICS: BUSINESS APPLICATIONS AND STRATEGIC DECISIONS)的熱門評論

由 LC 提供2019年6月15日

身為資深的行銷人員，這堂課讓我對大數據於商業應用及策略管理建立基礎的概念，更能掌握從個人的背景或擁有的資源，有效評估並朝有興趣的領域精進。

由 FC 提供2021年8月14日

Very good. first datascient course which cross the datascient and apllication domain. learning much.

由 CY 提供2020年4月25日

Excellent courses! Both explore practical applications and theoretical insights.

由 GL 提供2018年10月17日

我真的很喜歡這一系列課程，希望未來還有更多的系列課程，既可以學習主流趨勢知識又可以學習商管行銷知識。

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