※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：109-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
任立中
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
國企系所 選修
統計碩士學位 管理與社會統計領域 選修
商業資料分析學分學程
δ 課程大概內容
1 大數據時代之行銷戰略
2 萬丈高樓平地起：建構顧客關係行銷資料庫
3 顧客價值的解析與策略運用：ARFM模型
4 海誓山盟：顧客終身價值與遷徙路徑之預測
5 啤酒與尿布、廚具與內褲：購物籃分析
6 透視需求、百步穿揚：新產品推薦系統
7 物以類聚，人以群分：顧客的分群與複製
8 消費行為大透視：理論、模型、預測、決策
來源：老師簡報
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★ (分數偏不透明，小扣0.5)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
任立中, 大數據行銷: 邁向智能行銷之路
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
老師以 2015年 前程文化 的公播影片上課，
影片及投影片都放在 NTUCOOL，這套影片定價似乎破萬!? (Google到的)
助教則會在上課教室讓大家問問題，(疫情後，改為線上)
比較多人問的問題，助教也會錄製成影片放在 NTUCOOL。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
60% Weekly Homework
40% Term Paper
因為不會公布每次作業跟期末書面報告分數，
所以要到學期成績公布，才會知道自己等第。
個人感覺：作業偏簡單，學期成績 A容易、A+偏難
ρ 考題型式、作業方式
作業總共有 10 次，可遲交，但會扣分。
作業內容通常就是該週影片內容，
前幾次是問答題，後幾次會提供資料，是實際操作題。
提供的資料總共有三種：信用卡資料、3C賣場資料、百貨公司資料
選定就不能改變，往後作業都要同一種。
操作內容包括資料清洗、指標編算、因素分析、集群分析、統計檢定等，
沒有限制軟體，做得出來就好。(課本、助教是用 Excel + SPSS)
大多數作業，助教都會拍攝影片教學，搭配課本，照做就做的出來。
另外，助教也會在 NTUCOOL 分享優秀同學的檔案，作為範例。
期末報告則是把上面作業做整合，編撰成一份「報告」，
助教說評分準則包含排版、章節邏輯、統計分析、行銷建議等。
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
課程全以影片上課，完全不用出席。
課前基礎的話，應該基礎統計就夠了，
老師多著重在應用，太難的地方(Weibo、Gamma、貝氏等)通常就簡單帶過，
也不會出現在作業裡。
至於加簽，當初我是在臉書社團看到加簽G單，填了就上了...
Ψ 總結
這堂課比較像是「資料庫行銷」，
前幾周介紹行銷資料庫，後幾週著重資料分析，過程穿插行銷概念。
課程使用的軟體是 Excel 跟 SPSS，
Excel 應該大家都有，SPSS 可以上計中的虛擬桌面系統使用，
按照課本或助教影片，花點時間應該就做得出來，
我自己有另外再用 Python 跟 Stata 去跑，其實也不會太難。
整體來說，如果有時間寫作業，算是一堂滿基礎的資料庫行銷課。