資料科學
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Cost to Serve（CTS 或 C2S）模型是一種分析工具，用於計算企業在為客戶提供產品或服務時所產生的總成本。這些成本包括直接的生產或採購費用，以及間接的運輸、倉儲、行銷和客戶服務等開支。
行銷數據科學需要面對龐大的數據和不確定的市場環境，場景分析是不可或缺的工具。以下結合行銷數據科學的例子，介紹 10 種場景分析框架，幫助你提升研究的深度與實用性：
▋1. 假設分析（What-if Analysis）
模擬關鍵變數的變化，快速測試行銷策略的影響。
例子：如果將社群廣
(不想花時間爬蟲嗎? 點我兩杯飲料錢直接購買、下載整理好的csv)
要分析股市，取得資料是首要的一步。最簡單的方法是從現有網站下載歷史數據的CSV檔案，例如：
Yahoo Finance：台灣版提供豐富的資訊，國際版還可以直接下載歷史數據的CSV檔。
台灣證交所：擁有最全面的資料，但網頁結
如何購買?
公司是B2B電商，某客戶表示他們的產品不想由某第三方物流公司配送，希望我們研究一下為什麼最近這樣的狀況變多了？
在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。
在碩博士階段，面臨職涯的重大選擇時，師長的建議往往能讓我們醍醐灌頂，明確未來的方向。作為一名目前在 UCLA 統計與資料科學系的博士後研究員，我特別感謝師長的提點，讓我在人生的關鍵抉擇時刻能夠做出清晰的決定。2024年初，我正處在一個職涯的十字路口，而台大數學系的王金龍教授的一番話，成為我確立職
Garbage in, garbage out!
資料科學最被詬病的就是餵了一堆垃圾訊息，最後還是得到垃圾訊息。
因此，能夠把垃圾變黃金，還有知道怎麼選有潛力變黃金的垃圾的人才，就顯得特別重要。
課堂上聽到很多預測miRNA基因序列和模型，其實不是那麼準確，用不同網站模型去預測可能會得到不
每個人的智慧了
本文探討推薦系統的流程，從召回、粗排到精排及重排，分析各步驟在實務中的應用與挑戰。透過公司案例及小紅書的例子，以解釋如何在大量可選項目中精準推薦滿足用戶需求的項目，並強調效率的重要性。文章還指出了多樣性在推薦系統中的角色，以提升使用者留存率與滿意度。
今天在行銷課堂上學到的STP分析，讓我發現這個行銷理論不僅適用於商業領域，對學術研究和論文寫作也同樣適合。STP分析的核心概念——市場細分（Segmentation）、目標市場選擇（Targeting）以及市場定位（Positioning）——可以幫助我們更清晰地規劃研究的讀者群和論文的貢獻定位
「Python 就像是一把瑞士軍刀，能夠應對各種不同的任務和挑戰。」