前期 水曜日 ３講時 第２小講義室. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: TSUKASA ISHIGAKI. 対象学年/Eligible Participants: 全／ALL. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: EEM-MAN601J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
Marketing Research
石垣 司
【授業の目的】
高度なマーケティング・リサーチに必要なデータ分析法を理解し、プログラミングを用いた実践能力を習得する
【授業の概要】
マーケティング活動のために必要とされる消費者行動の理解、購買行動の予測、市場内でのポジショニングなどでは、各種データを用いた定量的な分析がもはや定石となっている。本特論では、マーケティング・リサーチで用いられる基本的なデータ分析手法の利用法と数理的性質を理解し、Rを用いたデータ分析を実践するための基礎力を身に付ける。具体的には、多変量解析、共分散構造分析、離散選択モデルなどを取り扱う予定である。
※なお、重回帰分析については中級計量経済学において詳しい講義が行われるため、本講義では取り扱わない。
In this course, students will understand some typical data analysis methods for marketing research and develop data analysis skills using programming language.
・マーケティング・リサーチにおけるデータ分析の利用法を理解する。
・マーケティング・リサーチで用いられる基本的な分析手法の数理的性質を理解する。
・各手法を用いたデータ分析を実践できる。
The purpose of this course is to help students explain some typical data analysis methods for marketing research, and understand mathematical property of it.
対面授業で行う。
Google classroomのクラスコード
「wdmgw3k」
【授業の内容・方法】資料配布形式を中心とする。
【進度予定】
第1回 ガイダンス
第2回 マーケティングにおけるデータ活用
第3回 多変量解析・機械学習１
第4回 多変量解析・機械学習２
第5回 統計的モデリング１
第6回 統計的モデリング２
第7回 共分散構造分析１
第8回 共分散構造分析２
第9回 共分散構造分析３
第10回 ブランド選択モデル１
第11回 ブランド選択モデル２
第12回 ブランド選択モデル３
第13回 消費者異質性のモデリング１
第14回 消費者異質性のモデリング２
第15回 フォローアップ授業
This is a lecture-centered course.
ガイダンス時に伝える。
復習に注力してもらいたい
【履修の条件】大学院レベルの微積分学と線形代数と統計学の知識
【連絡先】ｉｓｇｋ＠ｔｏｈｏｋｕ．ａｃ．ｊｐ
【オフィスアワー】随時。ただし、上記アドレスへ連絡し予約を取ること