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【Flask 教學】Python 綠界金流 API 信用卡串接

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詳細記錄了當時使用 Flask 串接綠界金流 API 的過程,目前 Python 串接綠界支付的文章不多,希望此篇對您有幫助! 撰寫此篇時間為 2020-2-14,綠界 API 文件版本 V 5.1.38 資料庫使用 flask_sqlalchemy (2.4.0) – ORM 語言 Python (3.7.2) – flask (1.1.1) 此篇完整程式碼放置於 Git […]

RFM模型_Max行銷誌

[數據分析] Python快速計算RFM模型

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過去投放廣告較專注在類似受眾、廣泛受眾和針對瀏覽行為進行再行銷,比較少針對消費過受眾進行投放;此次利用 Python 寫出了 RFM 模型的程式碼,可以快速計算出 RFM 用戶表現,此篇提供程式碼供大家參考。 一. RFM模型介紹 在眾多 CRM 客戶資料分析中,RFM 模型是被最常被廣泛提到的,其中的三大要素為 R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary): 最近一次消 […]

NES模型_Max行銷誌

[數據分析] Python快速計算NES模型

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過去投放廣告較專注在類似受眾、廣泛受眾和針對瀏覽行為進行再行銷,比較少針對消費過受眾進行投放;此次利用 Python 寫出了 NES 模型的程式碼,可以快速計算出 NES 用戶表現,此篇提供程式碼供大家參考。 一. NES模型介紹 NES 模型是為了掌握顧客的消費行為變動性而設計,將客戶分群成為三大類,共五種標籤: N =新顧客(New Customer) E =既有顧客(Existing Cus […]

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【爬蟲筆記】如何在 GCP 上架設運行 Python 爬蟲程式

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本篇介紹如何在GoogleCloudPlatform上架設Python爬蟲程式:從GCP建立虛擬機、上傳Python檔案、在GCP執行Python爬蟲程式,和最後在GCP上設定自動排程每日執行。當初在研究GCP上花費不了少時間,所以寫了這篇文章供大家參考,而如果你是想在AWS雲端上架設Python爬蟲程式的話,可以參考這篇:在AWS雲端伺服器上利用 Python Selenium 擷取網站資料。 […]

python_pygsheet

[資料庫筆記] Python 串接 GoogleSheet 新增、讀取、更新和刪除

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此次整理了 pygsheets – Google Spreadsheets Python API 的官方文件,了解如何用 Python 串接 Google Sheet 來當作資料庫使用,從 Pygsheets 安裝、Python連結 Google Sheet API、到基礎資料庫的 CRUD 應用,本篇描述 Python 做 GoogleSheet 的新增欄位 Create、讀取資料 […]

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[資料庫筆記] Python 使用 MySQL資料庫的教學與安裝

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整理 Using MySQL Databases With Python 的資料庫教學筆記,詳細紀錄程式碼範例:從 MySQL 進行安裝教學、Python 連結 MySQL 使用者設定、到基礎資料庫的查詢、讀取 CRUD 應用,讓大家能輕鬆使用 Python 上手 MySQL 進行蒐集和使用資料,附上程式碼提供大家參考。 一. Python 安裝 MySQL 首先是下載 MySQL,Mac 可以從 […]

競品關鍵字佈局

[數據分析] Python 爬取競爭對手 Google 搜尋關鍵字佈局和文案

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過去撰寫關鍵字規劃書時,時常要觀察競爭對手的佈局和文案,要不停的手key關鍵字來查詢還蠻麻煩的,所以寫了這個小程式利用Python爬取Google搜尋結果,一次輸入多個要觀察的關鍵字,就可以利用python自動爬取競爭對手Google關鍵字佈局和文案。 第一步:開啟google_search_bs4執行檔 下載後開啟dist資料夾的google_search_bs4執行檔,此次利用pyinstal […]

電商重要指標_Max行銷誌

[數據分析] 初心者入門, 電商數據分析指標

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快速了解初心者看電商最重要的指標:留存率(User retention)、回購率(Repurchase rate)、購買週期(Repurchase cycle)、終身價值LTV(Life time value)、消費分佈和客戶分群RFM模型。 大綱: 指標一:客戶終身價值(LTV) 指標二:客戶分群(RFM模型) 指標三:回購率 & 留存率 & 購買週期 & 消費分佈 指標 […]

Google Trend 預測爆款商品

[數據分析] 如何利用 Google Trend (搜尋趨勢) 挑選爆款商品

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每個月要從 4000 件商品挑出 3~5 件商品出來打廣告,銷售的好壞其實很考驗投手的挑品能力;此篇利用 Python 串 Google Trend API 爬取過去大量資料,Pandas合併和整理,再利用 Decision Tree、KNN、Logistic Regression…等 8 種模型進行機器學習來預測未來搜尋熱度,最後利用這些數據輕鬆地挑選商品來進行推廣。 大綱:如何從 […]