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行銷資料科學

@marketingdatascience

On this record: Growth · Engagement · Posts · Cite this entry

283subscribers

-3 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001210033737
TypeChannel
Username@marketingdatascience
CreatedBetween 1 March 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live9 September 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 9 September 2026
On Telegramt.me/marketingdatascience

Growth

283286284.57 August 2026 — 286 subscribers8 August 2026 — 286 subscribers31 August 2026 — 285 subscribers9 September 2026 — 283 subscribers7 August 20269 September 2026
4 measurements spanning 33 days, net -3. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 283–286 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
9 Sept 2026, 16:16283-2
31 Aug 2026, 13:26285-1
8 Aug 2026, 08:19286no change
7 Aug 2026, 22:00286first reading

Engagement

10 posts held, back to 14 September 2023the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 10 posts for this entry, the most recent from 3 October 2023. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Recent posts

3 Oct 2023, 13:43 UTC369 viewsread 8 August 2026

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2 Oct 2023, 05:07 UTC290 viewsread 8 August 2026

#python #資料分析 【Python 流程控制起手式 - 了解何為邏輯運算式】 ✨文章精華: 🔸 什麼是布林代數? 🔸 關係運算子和邏輯判斷式 🔸 邏輯運算子的運用   在學習統計學和資料分析 📑 時,理解邏輯運算和關係運算子的概念至關重要。本篇文章以 Python 為例,詳細介紹了布林代數、關係運算子和邏輯運算子,這些概念不僅適用於數值比較 📊,還可以應用於資料篩選和流程控制等數據分析中的各種情境。 👉 點我觀看更多:https://bit.ly/3RZiYbV 🖊 作者:黃海潮(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人)

21 Sept 2023, 13:35 UTC209 viewsread 8 August 2026

#AI工具 #高效工作 【🧐 想實現高效工作?帶您全方位掌握 AI 工具 👊】 您想提高工作效率,增加文案靈感與簡報品質嗎?TMR 的【AI 工具打造高效工作術】課程可以解決您的困擾!一起來學習 AI 工具應用,增加職場競爭力吧!🌟 🔗 點我看更多:http://bit.ly/3rpREbN 【AI 工具打造高效工作術】 ⏰ 課程時間:2023 / 10 / 15(日)09:30~16:30 👨‍🏫 課程進行方式:採實體授課(請假者提供課程錄影檔觀看) 💰 課程早鳥價:NT$ 1,699(原價 NT$ 2,888) 🎁 9/28 前報名繳費成功前三名者,可獲得《新一代行銷人必備的新技能》書籍 🎉 👉 了解更多詳情:https://tmrgood.kktix.cc/events/ai-highquality

21 Sept 2023, 05:25 UTC171 viewsread 8 August 2026

【行銷科技(Martech)六大類型】 科技的快速演進不僅改變了企業 🏢 的經營模式和行銷方式,也推動了行銷科技(Martech)的崛起,這一概念由斯科特·布林克提出,融合了行銷、科技 🤖 和管理,旨在創造價值。全球各公司紛紛投入Martech,其增長速度驚人,並被分為六大類型,覆蓋了各種行銷科技,對企業的行銷策略至關重要 🔑。 ✨文章精華: 🔸行銷科技的起源與增長 🔸行銷科技的六大類型 🔸Martech的發展與規模 📎 點我看更多:https://bit.ly/3LU4oP5 ✏️ 作者:羅凱揚(台科大企管系博士)、蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)

19 Sept 2023, 13:20 UTC134 viewsread 8 August 2026

【掌握未來 AI 革命密碼 🔑,從 #Excel 小白成為專業資料分析師】  近年來,世界吹起了一股 #AI 人工智慧熱潮,帶動了數位工具的革新。 美國數據分析軟體公司 Palantir Technologies 藉由 #數據驅動 分析以及 AI 創建的 #自動化 平台, 建立了一座無與倫比的人工智慧堡壘 🏰。Palantir 在商業界的成功,顯示數據驅動不僅增強了企業經營韌性,也證明現今的大數據時代,#數據分析 📑 能力已成為一項必備技能。 然而,您真的了解數據分析嗎?在進行實際操作時,是否也曾遇到以下困擾? 🔸握有一堆銷售顧客資料,卻不知從何著手分析 ? 🧐 🔸想知道如何從眾多商品間尋找最適產品組合,以提高轉換率? 🔸好奇如何有效分析並衡量廣告效益,制定更佳 ✅的行銷策略? 🔸如何建立有效的商務儀表板,以更清晰地追蹤銷售成效? 別擔心! TMR 為這樣的您量身打造了【 全方位掌握 Excel 銷售資料分析:顧客樣貌分析 X

15 Sept 2023, 09:40 UTC135 viewsread 8 August 2026

#機器學習 #購買意願 【讓機器學習分析影響公司營收的「#關鍵變數」🔍(附 Python 程式)】 🌟 文章精華: 🔸 關鍵變數的重要性 🔸 機器學習的應用 🔸 管理者的 #決策能力 📃   在現代商業環境中,了解並利用 #關鍵變數 成為企業成功的關鍵之一 🎯。機器學習不僅能夠實現 #精準預測,還能識別出影響消費者 #購買意願 🛍 最關鍵的因素。通過機器學習模型 🤖 的應用,我們可以了解 #點數餘額、#預估薪資 等變數如何影響購買意願,以 #係數長條圖 📊 來評估變數的影響程度,再來制定改進策略,提高營收 💰。讓我們一同探索,運用機器學習,解開營收增長的秘密吧!🙌🙌 🔗 點我了解更多:http://bit.ly/3t11FfL 🖊 作者:鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司 創辦人)

Showing the 10 most recent of 10 posts we hold for @marketingdatascience. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 9 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“行銷資料科學” (@marketingdatascience), 283 subscribers as measured 9 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/marketingdatascience.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.