| 授業方針・テーマ |
現在の情報社会において，求められている能力の一つは，データの背後に存在している関係や傾向を読み解くための分析力です．特に，客観的なデータにもとづいた分析力がグローバルで情報があふれる社会において重要視されています．よって，本講義では，市場におけるマーケティング現象を理解するための代表的なモデルと，マーケティング意思決定に利用される方法論について学び，効果的な意思決定を行うための方法を身につけることを目指します． |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
事例と例題通じて，どのように各手法がSTP戦略やマーケティング・ミックスなどを立案するために活用されるのかについて体験することを目標とします．また，講義を通じて，市場におけるマーケティング現象をどのように読み解くことができるのかということについての理解を深めるとともに，データ分析を通じて客観性をもって論証するための数学的な論証能力を身につけることを目標とします． |
授業計画・内容
授業方法 |
第1回 ガイダンス：マーケティング・サイエンスとは
第2回 データ解析の基礎1（視覚化と計量化）
第3回 データ解析の基礎2（散布図と相関係数）
第4回 データ解析の基礎3（実習）
第5回 市場反応分析
第6回 市場反応分析（回帰モデル）
第7回 市場反応分析（回帰モデル）の実習1
第8回 市場反応分析（回帰モデル）の実習2
第9回 市場セグメンテーションとは
第10回 市場セグメンテーション（クラスター分析）の実習1
第11回 市場セグメンテーション（クラスター分析）の実習2
第12回 市場の発見と知覚マップとは
第13回 市場の発見と知覚マップ（因子分析）の実習1
第14回 市場の発見と知覚マップ（因子分析）の実習2
第15回 まとめ
実習では，フリーの統計ソフトウェアRを用いた演習と，分析結果についてのディスカッションを行う予定です。
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| 授業外学習 |
講義での実習のための準備，実習課題，レポート課題を適宜設定する予定である． |
| テキスト・参考書等 |
【テキスト】
島崎哲彦(編著)・日本マーケティング・リサーチ協会 (監修)・中山厚穂・大竹延幸・鈴木芳雄(著)「マーケティング・リサーチに従事する人のためのデータ分析・解析法」学文社，2020．
【参考文献】
[1] 照井伸彦・佐藤忠彦「現代マーケティング・リサーチ-市場を読み解くデータ分析」有斐閣，2013．
[2] 朝野熙彦「入門多変量解析の実際」, 講談社サイエンティフィク.2000.
[3] 古川一郎・守口剛・阿部誠「マーケティング･サイエンス入門」有斐閣アルマ，2011．
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| 成績評価方法 |
講義での発表内容，討論への参加程度，研究レポートにより評価します． |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
毎週，木曜日12:00～13:00をオフィスアワーに設定するので，質問等があれば事前にメールでアポイントメントをとるようにして下さい．これ以外の時間帯に担当教員に会いたい場合も同様に事前にメールでアポイントメントをとって下さい．またメールによる質問も随時受け付けます．
連絡先：atsuho@tmu.ac.jp |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
履修にあたっては，高校レベルの数学と学部教養レベルの統計学についての基礎知識が前提知識として必要になります． |
| 備考 |
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シラバス照会