資料分析
2026-03-19 · 8 分鐘
漏斗分析實戰：以 HelloFresh 為例拆解用戶轉換
漏斗分析（Funnel Analysis）是產品分析裡最基礎也最實用的方法之一。它追蹤用戶在一連串有序步驟中的行為，量化每一步的轉換與流失。本文以 HelloFresh 的訂閱制商業模式為例，從定義漏斗、計算指標到找出瓶頸與優化策略，完整拆
Product AnalyticsFunnel AnalysisHelloFreshGrowth
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記錄我對 AI、資料工程與產品落地的思考與實作。
資料科學
2025-03-15 · 17 分鐘
客戶分群實戰：以 Grab 為例打造精準用戶策略
客戶分群（Customer Segmentation）是資料科學在商業場景中最直接、最高 ROI 的應用之一。它讓你把「所有用戶一視同仁」的粗放策略，升級為「不同群體、不同對待」的精準打法。本文以東南亞超級應用 Grab 為例，從商業思維出
Customer SegmentationK-MeansRFMPythonGrowth
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2025-02-20 · 11 分鐘
深入理解 RAG 系統：原理、最佳實踐與常見陷阱
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是目前讓大型語言模型（LLM）接上外部知識最主流的方法。它不需要重新訓練模型，只要在推論時把相關資料「餵」給模型，就能回答特定領域的問題。本文從架構到實作，完整拆解 RA
LLMRAG向量資料庫
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2025-01-18 · 12 分鐘
用 Python 打造可靠的資料管道：架構與實作清單
每個資料工程師都寫過「能跑」的 ETL 腳本。但從「能跑」到「可維運」之間，差的不是幾行程式碼，而是一整套工程實踐：模組化架構、排程、重試、驗證、監控、告警、測試、部署。本文提供一份完整的架構設計與實作清單，幫你把 ETL 腳本升級成資料產
PythonETLData Engineering
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