一直沒有寫到程式，但這些數據又不能沒有QQ

第二章 商品分析與預測

• 消費者類型組合關係

  • 性別：男、女、中性、其他
  • 年齡層次：20-30歲、30-40歲、40-50歲、50歲以上
  • 薪資水平：低收入、中等收入、高收入
  • 職業：學生、專業人士、農民、自由職業者、退休人士、藝術家、軍人、醫生、教師、工程師、銀行家
  • 家庭關係：單身、已婚、離婚、有子女、無子女、照顧老人、獨居
  • 地區：北部、中部、南部、東部、離島、國外，並加入縣市名稱
  • 興趣愛好：運動、藝術、音樂、旅行、閱讀、科技、美食、戶外活動

• 商品類型組合關係

  • 熱量多寡：低熱量、中熱量、高熱量
  • 營養類型：蛋白質、碳水化合物、脂肪、維生素、礦物質
  • 飲食型態：素食、葷食、無麩質、無乳製品、其他
  • 用途類型：日常食用、節慶應景、特殊需求、禮品贈送

• 日常變動參數

  • 氣候：晴天、雨天、陰天、颱風、地震
  • 節日：春節、情人節、中秋節、端午節、國慶日、聖誕節
  • 近期事件：奧運會、大選、傳染病、自然災害
  • 同業分析參數：市場份額、競爭對手、價格策略、行銷活動、品牌知名度
  • 流行文化：電影、電視劇、音樂、時尚、社交媒體趨勢
  • 活動成本規劃：廣告預算、促銷活動費用、產品開發成本、人力資源費用
  • 政府政策與法規：食品安全法規、進口關稅、環境保護法規、消費者權益法規

第三章 銷售策略與追蹤

• 目標市場：目標市場定義、目標市場區域、目標市場人口統計
• 產品定位：產品特點、價格定位、品牌訴求
• 銷售渠道：
  • 實體店面：店面地址、售點設計、店面裝潢
  • 線上銷售：網站/應用平台、電子商務平台、網路廣告
  • 加盟店：加盟店位置、加盟條件、加盟合同
  • 合作夥伴：合作夥伴類型、合作夥伴名稱、合作夥伴協議
• 客戶反饋資訊：
  • 客戶反饋敏感字：敏感詞彙列表、敏感詞彙處理方式
  • 評分與建議：客戶反饋日期、反饋途徑（電話、網站、社交媒體）、反饋內容、客戶滿意度評分、建議與改善措施、回應時間
  • 消費者基礎資訊：客戶姓名、客戶聯絡方式、客戶地址、購買歷史紀錄、購買偏好

為甚麼要整理這些呢?
因為演算法講白了其實就是大數據分析(我的理解啦)，做些計算後再送出!所以這些參數非常重要!
希望能夠堅持完成連續30天的挑戰，也希望如果有錯也請各位高手不吝嗇指教!!