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大量多種のマーケティング・データが企業に蓄積されるようになり，マーケティングにおけるデータ活用の重要性が年々高まっている。本講義では，データに基づくマーケティング意思決定を行うための基本的な考え方及び具体的な方法について，講義，実習，レポートを通して実践的に学ぶ。データ分析の実習では，ChatGPTや統計ソフトウェアRを用いて，代表的なマーケティング分析手法を学ぶ。調査演習課題では，調査課題の設定，アンケートフォームの作成，統計的仮説検証までを通して行う。データ分析課題では，ビジネス課題を自ら設定し，課題解決のためのデータ分析を行う。
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1. マーケティング・リサーチとは
2. マーケティング・データの種類
3. 消費者行動分析の基礎
4. 消費者の分類－クラスター分析
5. 市場構造分析－因子分析
6. 調査演習課題の発表（前半）
7. 調査演習課題の発表（後半）
8. リテールデータの活用
9. 市場反応分析
10. 購買履歴データの分析
11. データ分析課題の発表（前半）
12. データ分析課題の発表（後半）
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・授業内で扱ったRプログラムを自分で実際に実行してみること。
・授業の理解が不十分であれば，担当教員に質問するなどして早めに理解するよう心がけること。
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1. マーケティング・データの種類とその活用領域を理解し，データの効果的な活用方法を提案できる。
2. マーケティング・リサーチの手順を理解し，自分で調査を実施できる。
3. マーケティング・データを適切な手法を用いて分析し，分析結果に基づいて，最適なマーケティング施策を提案できる。
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1. マーケティング・データの種類とその活用領域を理解できる。[a]
2. マーケティング・リサーチの手順を理解できる。[a]
3. マーケティング・データを適切な手法を用いて分析できる。[b]
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【成績評価の基準表】
| 秀(S) | 優(A) | 良(B) | 可(C) | 不可(F) |
| 履修目標を越えたレベルを達成している | 履修目標を達成している | 履修目標と到達目標の間にあるレベルを達成している | 到達目標を達成している | 到達目標を達成できていない |
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履修目標：授業で扱う内容（授業のねらい）を示す目標
到達目標：授業において最低限学生が身につける内容を示す目標
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・遠隔講義を行う。
・講義とデータ分析実習を並行して行う。
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マーケティング, マーケティング・リサーチ, データサイエンス, データ分析, 統計学
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