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本週老師首先會介紹金融服務的功能，並一一點出這些不同金融服務創新的趨勢，也帶領學生認識金融機構業者有哪些不同的資料庫種類，讓學生瞭解各項金融服務的功能是如何透過數據求新求變。 第二個段落將以保險業為例，帶出決策樹與關聯分析的方法，說明資料分析如何讓我們更加了解客戶，例如發掘客戶類型與購買保單種類之間的關聯性等，進一步預測客戶的行為。 最後一個段落，老師將帶領同學認識一些常見的股市分析方法，例如大家常常聽到的基本面、技術面分析等等。在股市裡，我們可能會想了解發行股票的公司，本單元會介紹我們可以為此取得哪些資料種類，以及這些資料庫有什麼特性。最後，老師將會使用許多案例，較為細膩地為大家講解資料分析在股市的三大應用，包括企業評等、股價預測與趨勢分析。

本週的课程架构与上週类似，老师一样会先介绍业者掌握的资源，以及善用资料在行销与零售上能产生的效益，接着讲授分析方法。本週的重点是关联分析，老师会从这种分析方法的概念、指标计算方式等基础知识开始教起，并以实例让同学理解关联分析在业界如何被应用。在认识资料种类、瞭解应用目的与学习分析方法之前，老师也会在课程的开头介绍厂罢笔市场区隔理论，让同学对大数据的时代来临之前就已发展出的经典行销理论有些认识，再进一步去学习资料科学可以如何帮助我们更有效的实践经典理论。

本週的课程教导大家如何将平常使用社群媒体所产生的各式资料，例如贵补肠别产辞辞办上的贴文、滨苍蝉迟补驳谤补尘裡的追踪与被追踪关係等等，做适当的分析，帮助我们在行销、客服等方面做出更贴近顾客需求的商业决策。

本週所关注的资料来源一样是社群媒体，与上週不同的是，我们将眼光从社群媒体上复杂的关係（按讚、追踪等），转向人们留下的评论（例如食记、开箱文等）以及公司在这些评论中所呈现的品牌印象。首先，老师将介绍情感分析与社群聆听的概念，并讲述情感分析的流程，让我们学习从评论资料中萃取出重要的产物特徵，并辨别资料中所隐含之消费者对不同特徵的情感态度(正向或负向)。本週的第二个重点是学习以品牌经营者的角度去思考问题，老师会介绍传统的市场结构分析方法与其限制。接下来，将分享如何利用产物评论来进行市场结构分析，从评论中的产物间比较关係来建构市场竞争的样貌，并以清楚的步骤帮助同学了解分析流程。最后一个重点是品牌联想。老师将分别介绍两种品牌联想萃取方法，包括传统利用问卷、以及利用社群媒体资料的萃取方法。在了解如何利用社群媒体资料来进行品牌联想分析之后，最后老师提出透过社群媒体资料进行行销智慧分析可能面临的相关挑战，等待我们继续突破。

最後一週的課程，由玉山金控的李正国數位金融長主講，帶領我們用業界的視角，看資料科學的發展是如何刺激金融創新、驅動銀行轉型，當中也舉了許多玉山銀行的實際案例，帶領我們瞭解玉山銀行在現今面臨了哪些挑戰，而業界又如何因應大數據的時代做不同的人才佈局。