Python 市場分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Power BI入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來(全彩印刷)

為了解決Python 市場分析的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

本書特色 　　★★★★★Power BI最佳著作★★★★★ 　　☆☆☆☆☆【35個主題】、【283個企業實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的Power BI圖書，讀者研讀本書可以學會將企業人力資源、市場分析、趨勢預測、業務銷售、財務預測等大數據使用一張圖表表達，讓關鍵數據【凸顯呈現】，執行【智慧決策】、提升職場【競爭力】。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習Power BI的書籍，共有35個章節。完整講解【大數據視覺化】、【智慧決策】、【雲端分享】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。讀者可以使用Power BI學會下列的應用。 　　☆【酷炫圖表完全解說

】 　　☆【圖表色彩分析與最佳化】 　　☆【將地圖融入圖表分析數據】 　　☆【數據交叉分析】 　　☆【凸顯關鍵數據】 　　☆【Power Query最強實戰】 　　☆【AppSource圖表加值解說】 　　☆【設計動態圖表】 　　☆【股市分析實戰】 　　☆【雲端共同作業】 　　☆【手機分享】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財務】、【業務】、【行銷】、【趨勢】等提升企業工作效率與自己職場競爭力。  

Python 市場分析進入發燒排行的影片

不動產代銷銷售影響因素之研究-以海悅國際代銷桃園青埔個案為例

為了解決Python 市場分析的問題，作者馬世傑 這樣論述：

住宅市場之產品定位，一直是建築產業及代銷產業最重要的一環，進行市場調查及分析，更是重要的一門學問，坪數定位關係於區域的屬性、客戶購屋預算與總價考量，剛性需求與市場景氣變化等等，更會直接導致個案之銷售狀況成功與順銷與否。桃園青埔地區位處於中壢區 – 高鐵桃園車站特定區，因為商圈聚集，且橫跨桃園機場捷運A17、A18、A19三站，更有高鐵桃園車站、IKEA、X-Park水族館、新光影城、和逸飯店、華泰名品城等建設利多，由於重劃區佔地廣闊，且多為中大型基地開發，故開發商在產品定位時之變化彈性也相對較廣。在2007年高鐵通車、2017年機場捷運通車之後，青埔更由封閉式市場導向為吸納更多區域外購屋客層

移入，市場分析與定位更顯得尤其重要。面臨市場景氣之不確定性，以及土地價格不斷上漲，推案價格也不斷向上推升，適逢房地合一稅制之施行，且為維持房屋總價帶控制、適宜剛性需求產品能迅速銷售去化，建設開發商多會傾向將產品定位以首購與首換兩大族群，設定為建案產品之大宗潛在客戶為主，本研究主要探討不動產代銷銷售房屋之，影響銷售因子之間的關係，可以作為建設公司在產品定位時之參考依據。

Python商業數據分析：零售和電子商務案例詳解

為了解決Python 市場分析的問題，作者零一 這樣論述：

本書以零售和電子商務為業務背景，使用Python工具解決業務場景中的資料分析需求。全書涵蓋資料獲取、資料存儲、資料處理、資料分析、資料視覺化和資料建模的內容。   本書適合零售和電子商務運營人員以及想要從事商業資料分析工作的人員閱讀，也可以作為高校和培訓機構相關課程的教材。 零一，原名陳海城。杭州沐垚科技有限公司總經理，具有11年電商數據分析從業經驗。代表作品有《Python資料爬蟲、清洗及視覺化實戰》《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰》。 1 Python 基礎 1 1.1 安裝Python 環境 2 1.1.1 Python 3.6.2 安裝與配置 2

1.1.2 獲取PyCharm 4 1.1.3 獲取Anaconda 4 1.2 Python 操作入門 6 1.2.1 編寫第一段Python 代碼 6 1.2.2 Python 基本操作 9 1.2.3 Python 變數 11 1.2.4 Python 資料類型 11 1.2.5 Python 控制語句與函數 17 1.2.6 Python 自訂函數 20 2 Python 商業資料分析基礎 21 2.1 什麼是資料分析 22 2.1.1 理解資料分析 22 2.1.2 資料分析的兩個核心思維 23 2.1.3 資料分析的方法論 23 2.2 Python 在商業分析中的價值 32 2

.2.1 人生苦短，我用Python 32 2.2.2 Python 在商業分析應用中的優勢 33 2.3 資料獲取 33 2.3.1 採集資料前的準備工作 33 2.3.2 Requests 庫 40 2.4 資料庫操作及檔讀寫 48 2.4.1 MySQL 資料庫 48 2.4.2 資料庫操作 50 2.5 NumPy 陣列處理 54 2.5.1 一維陣列操作 54 2.5.2 多維陣列操作 56 2.5.3 陣列運算 60 2.6 Pandas 資料處理 61 2.6.1 數據導入與匯出 61 2.6.2 資料描述性統計 62 2.6.3 資料透視匯總 63 2.7 商業分析視覺化 65

2.7.1 柱狀圖 66 2.7.2 圓形圖 68 2.7.3 線圖 69 2.7.4 散點圖 70 3 Python 與市場分析案例 73 3.1 案例：市場大盤容量分析 75 3.1.1 案例背景及資料理解 75 3.1.2 計算市場絕對規模 76 3.1.3 計算市場相對規模 78 3.1.4 繪製柱狀圖和圓形圖 79 3.2 案例：市場趨勢分析 81 3.2.1 案例背景及資料理解 82 3.2.2 根據時間合併市場資料 83 3.2.3 補齊缺失月的數據 84 3.2.4 繪製趨勢圖 89 3.2.5 計算市場增量 94 3.2.6 繪製組合圖 94 3.3 案例：細分市場分析

95 3.3.1 案例背景及資料理解 96 3.3.2 類別的分佈分析 96 3.3.3 識別潛力細分市場 99 3.3.4 潛力細分市場需求分析 104 3.3.5 消費者需求分析 106 4 Python 與店鋪數據化運營案例 115 4.1 案例：用Python 做SEO 116 4.1.1 案例背景及資料理解 116 4.1.2 關鍵字詞根分詞與統計 117 4.1.3 視覺化圖形 118 4.2 案例：用Python 做推廣方案 122 4.2.1 案例背景及資料理解 122 4.2.2 計算管道投放預算的最優解 124 4.2.3 計算品類投放預算的最優解 126 4.2.4 計

算各個品類在不同管道的最優解 127 4.3 案例：用Python 分析競品 131 4.3.1 案例背景及資料理解 131 4.3.2 採集資料 131 4.3.3 競品調價預警 134 5 Python 與數字行銷案例 137 5.1 案例：基於關聯規則的產品推薦 138 5.1.1 演算法原理及案例背景 138 5.1.2 創建商品項集 141 5.1.3 建立函數挑選最小支援度項集 143 5.1.4 訓練步驟項集函數 144 5.2 案例：基於聚類演算法的商品推薦 147 5.2.1 演算法原理及案例背景 147 5.2.2 消費者聚類 150 5.2.3 基於消費者聚類的推薦 1

67 5.3 案例：基於協同過濾演算法的產品推薦 176 5.3.1 演算法原理及案例背景 176 5.3.2 數據準備 178 5.3.3 推薦演算法建模 179 5.4 案例：消費者輿情分析 183 5.4.1 案例背景及資料理解 183 5.4.2 案例實現 183 6 Python 與銷售預測案例 187 6.1 案例：基於業務邏輯的預測演算法模型 188 6.1.1 案例背景及資料理解 188 6.1.2 案例實現 188 6.2 案例：基於時序演算法預測庫存 189 6.2.1 演算法原理及案例背景 189 6.2.2 資料及時序檢查 191 6.2.3 時間序列建模 198 6

.2.4 迴圈反覆運算的ARIMA 模型 203 6.3 案例：電商的庫存預測演算法建模 207 6.3.1 演算法原理及案例背景 208 6.3.2 準備數據 209 6.3.3 計算補貨量 211 6.4 案例：用戶成單預測 212 6.4.1 演算法原理及案例背景 212 6.4.2 數據準備 215 6.4.3 資料採擷 243 6.5 案例：用戶流失預測 246 6.5.1 演算法原理及案例背景 246 6.5.2 數據準備 249 6.5.3 資料採擷 254

台灣南部地區高次數績優捐血族群定期捐血行為分析

為了解決Python 市場分析的問題，作者蘇蔚然 這樣論述：

醫療財團法人台灣血液基金會推動無償捐血運動40餘年，目前台灣國民捐血率高，無償捐血可以完全滿足醫療用血，台灣不再有買賣血液的行為。然而，隨著台灣少子化、高齡化人口結構推估，未來捐血人口變少、用血人口變多，台灣可能陷入血液不足的危機。因此，除了持續推動年輕族群捐血之外，如何鼓勵已經捐過血的民眾定期捐血，是本研究之研究動機。台灣目前未有官方定義的定期捐血標準，本研究參考其他國家捐血機構定期捐血變項，以及利用台灣高次數績優捐血人為樣本，探討台灣捐血民眾定期捐血的現況。本研究為次級資料分析，樣本為1,742位捐血人、103,975筆捐血人次資料，透過集群分析、描述分析與獨立樣本t檢定、單因子變異數等

統計方法進行分析。結果如下：本研究使用捐血人行為變項「捐血間隔」、「平均捐血次數」可將樣本有效分群，一群為捐血間隔短、年平均捐血次數高，定期捐血的「捐血忠誠組」；一群是透過時間累積高捐血次數的「捐血績優組」。捐血忠誠組有部分人口變項特質，包含：男性30歲以上，每年捐2.9次以上，每130.5天以內定期捐血，20歲前第一次捐血及在固定點捐血比例高。依研究結果建議捐血中心應持續推動年輕族群捐血，越年輕開始捐血，越能成為定期捐血人。而且推動便利性高、舒適度佳的固定捐血點捐血，捐血人定期捐血的比例高。每年績優表揚大會除了表揚高次數績優捐血人外，應也表揚定期捐血人，並針對一年只捐1次捐血人加強鼓勵措施。

捐血邀約除了人口變項之外，可以增加捐血行為標籤（如：捐血間隔、平均捐血次數），精準行銷邀約捐血人定期捐血。