系列主旨

協助企業用 AI 與 Big Data 發掘隱藏商機，透過資料分析、分群、預測與 A/B 測試支援營運決策。

Part 1：BI 工具整合與資料視覺化

目標

建立資料儀表板呈現營運指標趨勢。

技術：Tableau / Power BI / pandas + matplotlib

流程圖描述：

ERP/CRM → ETL → Data Warehouse → BI 工具 → Dashboard

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('sales.csv')
df.groupby('month')['revenue'].sum().plot(kind='bar')
plt.title('Monthly Revenue')
plt.show()

Part 2：銷售預測與時序分析

目標

用歷史數據預測未來銷售趨勢。

技術：fbprophet (Meta Prophet), statsmodels

流程圖描述：

歷史資料 → 特徵擷取 → 建模 → 預測 → 評估

from prophet import Prophet
df = df.rename(columns={'date':'ds','revenue':'y'})
model = Prophet()
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)
model.plot(forecast)

Part 3：客戶分群分析

目標

將客戶依特徵分群，制定差異化行銷策略。

技術：scikit-learn 的 KMeans, DBSCAN

流程圖描述：

客戶資料 → 特徵標準化 → 聚類分析 → 結果視覺化

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(df[['age','purchase_amount']])
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
df['cluster'] = kmeans.labels_

Part 4：A/B 測試與因果推論

目標

驗證新策略或新產品是否有效。

技術：scipy.stats、causalml

流程圖描述：

實驗設計 → A/B 分組 → 蒐集結果 → 統計檢定 → 結論

from scipy import stats
t, p = stats.ttest_ind(groupA['revenue'], groupB['revenue'])
print("p-value:", p)

結論與效益

透過數據驅動決策降低風險、提升投報率（ROI），使企業營運更科學化。