【臺中班】歷史訂單分析與推薦：數據決策與服務業獲利再升級

每天累積的訂單資料，不該只是躺在系統裡。

本課程以「歷史訂單分析與推薦」為核心，帶領學員運用 RFM 模型、TF-IDF、關聯規則與生成式 AI，將原始訂單資料轉化為可執行的客戶分群、需求洞察與商品推薦策略。課程將搭配 Python、Google Colab 等工具，透過實際案例練習資料整理、模型分析與推薦邏輯建立，協助服務業掌握顧客行為、提升推薦精準度，並建立更有效率的數據決策流程。

學習重點：RFM 客戶分群、TF-IDF、關聯規則、生成式 AI 輔助 Python、Google Colab、Orange Data Mining、商品推薦與營運決策。

上課日期：
115 年 9 月 8 日、15 日｜09:00–16:00
115 年 9 月 21 日、29 日｜09:00–17:00
共 30 小時（含線上自學 4 小時）

上課地點：
TCCC 台中文創館 13 樓
台中市西區台灣大道 2 段 2 號 13 樓之 1

適合對象：服務業從業者、客服與營運人員、行銷與會員經營人員，以及希望學習 AI、Python 與數據分析應用者。

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