タイトル
時間割コード:PB52013 日本語シラバス 英語
マーケティング・アナリティクス[Marketing Analytics]
 
担当教員
多田 伶[TADA REI]
開講学部等 国際社会科学府 対象年次   単位数 2 使用言語 日本語
開講時期 秋学期 開講曜限   クラス マーケティング・アナリティクス
授業形態 遠隔 授業形態(詳細) 同時双方向 授業方法 講義
特記事項  
ナンバリングコード 実務経験のある教員による授業
授業の目的  
IoT、ビッグデータ、AI等の情報通信技術の発展に伴い、各種データベース上には大量の統計データが蓄積している。それらのデータから顧客インサイトを発見することで、客観的なマーケティング意思決定を実行できる。本講義の目的はデータ解析の基礎的な概念や手法を習得することである。統計ソフトウェアRを使用しながら、マーケティング・リサーチで必須となるデータ解析手法を学んでいく。演習では、オープンデータや各自が準備したデータを用いて、実践スキルの更なる向上を目指す。
 
授業計画
（項目説明）授業全体のスケジュールを示しています。学修計画を立てる際の参考にしてください。  
1. イントロダクション
2. 質問票の作成
3. データの集計
4. データの視覚化
5. 差の分析
6. 市場反応の分析1: 線形モデル
7. 市場反応の分析2: 一般化線形モデル
8. ブランド・ポジショニングの分析
9. 消費者やブランドのクラスター分析
10. 消費者の心的メカニズムの分析
11. データ解析演習1: 仮説の設定
12. データ解析演習2: 分析結果の報告
 
授業時間外の学修内容
（項目説明）授業全体を通して授業前に予習すべき内容、授業後に復習すべき内容を示しています。単位は、授業時間前後の予習復習を含めて認定されます。  
・事前学修
　各回の授業前に配布資料の内容を予習すること。

・事後学修
　各回の授業後に配布資料の内容を復習し、個人発表と期末レポートの準備を行うこと。
 
履修目標
（項目説明）授業で扱う内容（授業のねらい）を示す目標です。より高度な内容は自主的な学修で身につけることを必要としています。  
履修目標は次のとおりである。
・マーケティング・リサーチで必要な調査設計力を習得すること。
・マーケティング・リサーチで必要なデータ活用力を習得すること。
・データ解析の手法を仮説検定に応用できるようになること。
 
到達目標
（項目説明）授業を履修する人が最低限身につける内容を示す目標です。履修目標を達成するには、さらなる学修を必要としている段階です。  
到達目標は次のとおりである。
・データ解析の基本体系を理解すること。
・Rを使用して、データを集計、視覚化できるようになること。
・Rを使用して、データ解析を実行できるようになること。
 
成績評価の方法
（項目説明）成績評価の方法と評価の配分を示しています。  
以下の項⽬に基づき、総合的に評価する。
・平常点（20%）
・個人発表（40%）
・期末レポート（40%）
 
成績評価の基準 -ルーブリック-
（項目説明）授業別ルーブリックでは評価の項目と、成績評価の基準との関係性を確認できます。（表示されない場合もあります。）  
【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
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
【授業別ルーブリック】
評価項目評価基準
期待している以上である十分に満足できる(履修目標)やや努力を要する努力を要する(到達目標)相当の努力を要する
理解度データ解析の基礎を習得し、自主的な学修が認められる。データ解析の基礎を十分に理解できている。データ解析の基礎を概ね理解できている。データ解析の基礎を最低限理解できている。データ解析の基礎を理解していない。
調査設計的確な調査設計に基づき、新しい顧客インサイトを得られる。的確な調査設計に基づき、調査を実行できる。調査設計の基礎を概ね理解できている。調査設計の基礎を最低限理解できている。調査設計の基礎を理解していない。
データ活用統計データをマーケティングに活用し、仮説検定を実行できる。目的に応じて、統計データをマーケティングに活用できる。ある程度、統計データをマーケティングに活用できる。最低限、統計データをマーケティングに活用できる。統計データをマーケティングに活用できない。
 
授業の方法
（項目説明）教員が授業をどのように進めるのか、課題提出などの情報もあわせて示しています。  
講義と演習の形式を組み合わせて、対面型の授業を行う。
なお、資料は授業支援システムより配布する。
 
教科書補足  
教科書は特に指定しない。各回の授業で資料を配布する。
 
参考書  
参考書1 ISBN 9784502421617
書名 1からのマーケティング分析
著者名 恩藏直人・冨田健司 出版社 碩学舎 出版年 2022
参考書2 ISBN 9784274217814
書名 Rで学ぶ統計データ分析
著者名 本橋永至 出版社 オーム社 出版年 2015
参考書3 ISBN 9784883843671
書名 Rによるマーケティング・データ分析
著者名 ウィラワン ドニ ダハナ・勝又壮太郎 出版社 新世社 出版年 2023
 
履修条件および関連科目
（項目説明）この授業を履修するにあたってあらかじめ履修が必要な授業，並行して履修することによって学修効果を高める授業などを示しています。  
本講義を履修するにあたり、事前知識は必要ありません。
ただし、授業の理解度を深めるために、マーケティング関連科目を履修することが望まれます。
なお、データ解析の演習を行うため、受講生はパソコンを各自準備してください。
 
キーワード  
マーケティング（Marketing）, マーケティング・リサーチ（Marketing Research）, マーケティング・サイエンス（Marketing Science）, 統計学（Statistics）, データ解析（Data Analysis）
 
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