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喵星人

17小時前

行銷中不可或缺的數據分析,優化的最佳武器!5點解析一次看~
數據分析與行銷社群之間存在密切的關係,這種關係可以帶來多方面的好處,並提供了更有效地執行行銷策略的機會。以下是這兩者之間的關聯性:
1.深入了解目標受眾:
數據分析可以幫助行銷社群更深入地了解目標受眾。通過分析受眾的行為、喜好、偏好和購買行為等數據,行銷社群可以獲得有關受眾的寶貴洞察,從而更好地理解他們的需求和期望,並制定更具針對性的行銷策略。
2.精準定位和個性化行銷:
基於數據分析所獲得的受眾洞察,行銷社群可以進行精準定位和個性化行銷。他們可以通過定制化的內容、優惠和推廣活動,精準地觸及目標受眾,從而提高行銷效果和回報率。
3.評估和優化行銷活動:
數據分析可以幫助行銷社群評估和優化他們的行銷活動。通過監測和分析行銷活動的效果,包括點擊率、轉換率、銷售量等指標,行銷社群可以了解哪些活動是成功的,哪些是失敗的,從而及時調整和優化行銷策略。
4.提高行銷ROI:
數據分析可以幫助行銷社群更有效地利用有限的資源,從而提高行銷的回報率。通過精準定位、個性化行銷和優化行銷活動,行銷社群可以更好地實現投資回報,提高行銷的效益和ROI(投資回報率)。
5.持續學習和改進:
數據分析可以幫助行銷社群持續學習和改進。通過分析不斷變化的市場和消費者數據,行銷社群可以及時了解市場趨勢和受眾需求的變化,並及時調整他們的行銷策略,從而保持競爭優勢。
數據分析為行銷社群提供了寶貴的洞察和工具,幫助他們更好地了解目標受眾、精準定位、評估和優化行銷活動,從而提高行銷效果和回報率。這種密切的關係是現代行銷中不可或缺的一部分。
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陳立婕

產品行銷專案經理

21小時前

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課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬,並快速優雅的產出精美圖表。(圖上報酬為模擬示意) 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio,迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬,實際值以課程為主) 利用手邊現有資料,開發出市場警示、提醒程式,利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用,我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。(強化學習將於500%解鎖章節教授) 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易,都盡在此課! 使用Python做出程式交易全方位的應用,讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對,尤其是針對期貨保證金交易的模式,仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後,就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆,反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用,因考量到台股高權值股對於台指的重大影響,因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問? 還在人工看技術指標評估自己的策略? AI看起來很高深的樣子,完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程,課程偏少,網路上資源也較少 1.學會用程式,幾秒鐘即可獲得全面的策略分析! 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略,這樣不僅速度慢,而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行,實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式,十年的資料可以在數秒鐘就回測完成,並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析,我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型,就算是程式小白也可以應用! AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域,但你我可能都並非是走研究學術路線,有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型,我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標,應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場,並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式,卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式,並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場,並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的,不僅是課程,網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣,且程式設計上較為容易,但期貨為保證金交易模式,許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜,本課程會點出一些關鍵的要點,讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略,想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求,想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生,尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法,但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表,卻不知從何下手 對於AI模型無基礎,但又想要嘗試看看,體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好,我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA),也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式, 以Python為主,範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的,我會將現在的工作環境會使用到的技術,在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程!有任何問題歡迎提問,我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》,曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所,研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教,協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗,涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使,演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1:PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1:Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2:變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3:for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4:刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5:手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2:資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲,資料來源無虞 2-1:台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2:爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3:爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4:爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5:爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6:即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3:盤中監測市場 – 計算專屬指標,LINE隨時提醒 3-1:Line Notify介紹 3-2:Windows排程呼叫程式自動運行 3-3:實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4:實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5:實戰3 – 開盤前,昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4:BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略,檢視完整報告 4-1:Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2:實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3:實戰回測2: 布林通道策略 4-4:實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5:實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例,完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5:AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場,體驗最新潮流 5-1:Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2:實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3:實戰2: DL預測期貨價格 5-4:實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%:backtrader回測成果網頁可視化 500%:強化學習用於期貨交易學習範例 700%:python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%:回測配對交易範例
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23小時前

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2小時前

5個可以在電梯裡跟同事閒聊的話題,附上中英回答
1. 天氣:Nice weather we're having today, isn't it?
►Yes, it's lovely. Perfect for a walk during lunch break.
→ 是的,天氣很好。午休時散步再好不過了。
►Definitely! Makes me feel energized for the day.
→ 當然!這讓我感覺一整天都充滿了活力。
►Absolutely! I heard it's going to stay like this all week.
→ 絕對!我聽說這周天氣都會這麼好。
2. 週末計畫:Any exciting plans for the weekend?
►I'm going hiking with some friends. What about you?
→ 我和朋友去爬山。你呢?
►Just relaxing at home. Sometimes that's all you need, right?
→ 只是在家休息。有時候,這就是你需要的一切,對吧?
►I might check out that new restaurant downtown. Heard good things about it.
→ 我可能會去市中心那家新餐廳吃飯。聽說口碑不錯。
3. 時事:Did you catch the news this morning?
►I saw a bit about the upcoming elections. Seems intense.
→ 我看了一點關於即將舉行的選舉的新聞。看起來很緊張。
►Yes, that article about the new technology was fascinating.
→ 是的,有關新科技的那篇文章很迷人。
►I try to keep up, but it's been busy lately. Anything noteworthy?
→ 我試著跟上,但最近太忙了。有什麼值得注意的嗎?
4. 運動:Did you catch the game last night?
►Yes, what a comeback! I couldn't believe it.
→ 是的,令人驚訝的逆轉!我真不敢相信。
►Unfortunately not, but I heard it was a close match.
→ 不幸的是,我沒看到,但我聽說比賽很激烈。
►I'm not really into sports, but I heard it was quite the game.
→ 我不太關心運動,但我聽說那場比賽很精彩。
5. 工作相關活動:Looking forward to the team building event next week?
►Definitely! It's always a great opportunity to bond with everyone.
→ 當然!這總是一個與大家交流的絕佳機會。
►Yes, it should be fun. I heard they have some interesting activities planned.
→ 是的,應該很有趣。我聽說他們安排了一些有趣的活動。
►Absolutely, these events are a nice break from the usual routine.
→ 絕對,這些活動是與平時工作節奏不同的一個愉快的休息。
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