課程資訊

本課程符合「經濟部30人中小企業以下數位轉型培力補助」

一、培訓課程目的及效益：

(一) 開課目標 

本課程專為零程式背景與數據分析新手設計，目標在於： 

1.     建立數據思維：從最基礎的資料概念出發，帶領學員認識數據收集、整理與可視化的全流程。 

2.     掌握 Python 實作能力：透過淺顯易懂的語法教學與範例演練，引導學員熟練 Pandas、NumPy、Matplotlib 等核心套件的使用。 

3.     連結商業場景：結合實際商業案例，示範如何將分析結果轉化為可行的決策建議，並運用自動化工具提升工作效率。 

4.     啟動數位轉型：協助企業與員工掌握 AI 與自動化技術，打通資料到洞察的最後一哩路，打造持續優化的智慧化流程。

 (二) 開課效益 

1.     全面理解數據分析流程：從資料擷取、清洗、探索性分析，到報表與視覺化，完整掌握每個步驟的關鍵技術。 

2.     工具操作零門檻：以 Python 與 SQL 為主軸，透過手把手實作，讓學員在短時間內具備撰寫查詢、轉換與彙整資料的能力。 

3.     數據驅動決策力：學會如何從大量資料中萃取商業洞察，並將分析結果應用於營運策略，提升企業整體績效與市場競爭優勢。

4.     強化 AI 與自動化應用：導入機器學習與自動化腳本，降低重複性工作負擔，提升決策速度與準確度，助力企業加速數位轉型。  

二、培訓課程規劃內容

本課程以零程式與數據分析背景的初學者為對象，透過循序漸進的實作練習，幫助學員從數據收集、處理到分析與可視化，完整掌握商業數據分析的核心流程；並結合 AI機器學習案例，示範如何將分析洞察轉化為實際決策，助力企業在數位營銷與營運管理中持續優化、提升競爭力。

第一堂( 114/8/3(日) )：數據收集與管理（6 小時） 

1.     商業數據分析的價值與典型應用場景 

2.     數據收集的原理：來源、格式與頻率

3.     工具入門：使用 SQL 與 Python（requests、BeautifulSoup）進行資料擷取

4.     數據品質檢測：缺失值、重複值與異常值的辨識與處理

5.     制定可執行的數據收集計劃：流程設計與自動化思路

6.     實戰案例：從企業資料中擷取關鍵指標，並撰寫第一支數據抓取腳本 

第二堂( 114/8/10(日) )：數據分析與視覺化（6 小時） 

1.     常用分析方法概述：描述性統計、探索性資料分析（EDA） 

2.     回歸分析基礎：線性回歸模型原理與應用場景 

3.      Python 實作：Pandas、NumPy 進行資料清洗、轉換與聚合 

4.     SQL 進階：JOIN、GROUP BY、子查詢在商業報表中的運用 

5.     可視化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly 快速呈現分析結果 

6.     實戰演練：根據市場銷售資料，設計並製作交互式儀表板 

第三堂( 114/8/24(日) )：AI 在商業決策中的應用（6 小時） 

1.     機器學習概念入門：監督式 vs. 非監督式學習 

2.     常見預測模型：決策樹、隨機森林、XGBoost 簡介 

3.     Python 實作：Scikit‑learn 建立、訓練與評估模型 

4.     商業決策流程：如何將模型輸出轉化為行動方案 

5.     自動化報告：用 Python 自動生成模型評估報告與可視化

6.     結訓專案：小組合作，從資料前處理到模型部署，完整演練一個商業分析專案，並分享成果與心得  

三、優惠方案