【シラバス基本情報】

科目名 マーケティング情報処理T
担当教員 原田 真知子
対象学年 2年
単位区分 選択  
開講時期 前期
授業形態 一般講義
単位数 2
準備事項  
備考  

【授業のねらい】

情報の時代が到来し、マーケティング領域においてもデータを読み判断する能力が問われている。この授業
は、膨大なデータから価値ある情報を読み取り、論理的思考に基づく意思決定能力を修得することを最終目標と
し、データ分析の理論的基礎と分析技法について分析ソフトを操作しながら実践的に学ぶ。データの扱い方から
分析結果の報告までの計量的分析の各段階をI、IIの30回に分け説明する。Iはデモグラフィックスの手法、調査
データの種類と分析準備、データの要約と探索的分析などの項目が理解でき、分析が行えるレベルを目指す。

【授業の展開計画】

はじめに、デモグラフィックスと呼ばれるビジネス人口統計学のなかから3つの分析手法を選び、マーケット分析実習を行う。表計算ソフトと集計データの活用法、テキスト・データの扱い方、事象の測定法などのデータ分析の基本を学ぶ。次に、統計解析ソフト「SPSS」を動かしながらアンケート調査データの種類や加工などの方法を学ぶ。さらに、データ分析の理論的基礎となる記述統計学から推定・検定の考え方までを、ビジュアル教材を用いてわかりやすく説明する。講義はすべてデータ分析実習をともなう。 
 
1 オリエンテーション(概要と授業の受け方)、マーケティング・データ分析の適用例   
2 Excelで学ぶデモグラフィックス(Demographics)1:  出店計画にいかす商圏の設定と分析   
3 デモグラフィックス2:  製品カテゴリー普及過程の観察   
   
4 SPSSによる調査データ分析1:  データの種類と尺度   
5 調査データ分析2:  データの入力と加工   
6 調査データ分析3:  データの記述(代表値とばらつき)   
7 調査データ分析4:  度数分布表とヒストグラム 
8 調査データ分析5: 推定・検定の考え方(1) 
9 調査データ分析6: 推定・検定の考え方(2)
10 事例紹介: 趣向の差異とブランドのパッケージ、ほか

11 調査データ分析7:   クロス集計表と分析     
12 調査データ分析8:  相関から回帰へ(1)
13 調査データ分析9:  相関から回帰へ(2)

14  事例紹介:顧客満足度分析、製品使用頻度の差異  
 
15 まとめと今後の学習指針(マーケティング情報処理IIへの展望)

16 レポート提出: データ分析レポートの提出と評価

【履修上の注意事項】

1)第1回目の授業で関心や学習暦などを調査し受講生を決定するで、必ず出席すること。2)分析ソフトを用
いた統計解析という専門性を修得するには、学習の積み重ねが必要である。できるだけ欠席はしないこと。遅刻
は厳禁とする。3)Excelで集計表を作成した経験があることが望ましい。高度な数学知識がなくともよい。意
欲と関心を持って最後まで取り組める人を歓迎する。4)講義用ウェブサイト内電子掲示板にて質問への回答や
補足説明を行うので、定期的にサイトにアクセスし目を通してほしい。

【評価方法】

 授業への参加姿勢(30%)、データ分析課題の提出と内容評価(70%)とを勘案し、総合的に評価する。講義回
数の3分の1以上を欠席した場合は、不合格とするので注意すること。

【テキスト】

特に指定はない。プリントを配布する。また、実習用データと解答・解説、補足資料を講義用ウェブサイトに
随時更新していくので、その都度各自でダウンロードし使用する。

【参考文献・その他】

Groebner,D.F. et al."Business Statistics”Prentice Hall. Malhotra,N.K.”Marketing Research: An
Applied Orientation”Prentice Hall. 田淵正則『SPSSで学ぶ調査形データ解析』東京図書。