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    授業内容詳細

 マーケティングリサーチ
   Marketing Research
授業科目区分
経済学専門教育科目・商学
担当者 深瀬 澄(教授)
グレード G3
テーマ マーケティングのための多変量解析と時系列予測
キーワード 2変量解析(数量×カテゴリ),2変量解析(カテゴリ×カテゴリ),2変量解析(数量×数量),多変量解析,重回帰分析,判別分析,主成分分析,因子分析,移動平均法,指数平滑法
開講年度
2017
開講時期
配当年次
2・3・4
単位数
2
コース 2年生 (経営)マーケティングコース基本科目(2014年度以降入学生)

授業の目的及び概要 商品の売上は大きくは市場の趨勢に従うが、商品力、価格、販売促進、販売チャネルなどのマーケティング戦略にも左右される。「マーケティングリサーチ」では、将来の市場規模を量的に予測するほか、顧客のニーズの把握や商品開発のための質的な要因を分析するための統計的な手法を修得することを目的とする。

授業で学ぶ主な統計手法として、下記を予定している。
1.重回帰分析:複数の説明変数(X)を用いて、目的変数(Y)を数量的に予測する。
2.判別分析:複数の説明変数を用いて、目的変数(Y)を判別する。
3.時系列分析:過去のデータを用いて、将来の数値を予測する。
4.主成分分析:複数の評価項目(X)を集約し、総合評価(X)や属性の分析をする。
5.因子分析:観測されるデータ(Y)から、その背後にある潜在的な要因(X)を抽出する。
履修条件 履修条件は設定していないが、上級者を対象とするグレードがG3の専門科目であり、「ビジネス統計学Ⅰ」、「ビジネス統計学Ⅱ」の既習者を想定している。
科目の位置づけ(DP・CPとの関連) 【DPにおける位置づけ】
この科目は、学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と体験を通じてみにつける知識や能力のうち、以下の各項目内容の一部に該当する。
1.日本語および外国語の活用能力、数的処理能力、情報活用能力能力とともに幅広い教養及び国際感覚をみにつけている。
3.企業をはじめとする組織の経営問題を理解し、その解決方法を考える力をみにつけている。
4.他の人々と協働し、企業をはじめとする組織の一員として活躍できる能力をみにつけている。
学修の到達目標 市場予測、金融・経済、職場環境、消費者の行動や心理、商品開発等をテーマとするフィールド調査の学期末レポートにおいて、①重回帰分析、②判別分析、③時系列分析、④主成分分析、⑤因子分析のうち、いずれか1つの統計分析手法を正しく実践できるようになること、を到達目標とする。
授業の方法 〇PC教室での実習をする。IT’sクラスより教材をダウンロードし、エクセルを用いた計算方法を実習する。
〇実習の内容を理解しやすいよう、極力、テキストに沿って説明していく。
〇さらに、テキストだけではわかりにくいと判断される部分については、必要に応じて補足説明のためのプリントも配布する。
〇毎回、授業中の実習課題を提出してもらい、履修生の理解度を確認し、提出状況をフィードバックする。

〇学期末レポートの作成に対し、授業内で以下の支援を行う。
①Excelだけでは困難な統計分析については、フリーのアドインソフト等を紹介し、使用法についても指導する。
②相談日を設け、分析結果や考察内容について、提出前にフィードバックできる体制を作る。
授業外の学修(予習・復習等) 実習に即して、テキストを熟読すること。
実習後1週間以内に、教材の課題を完成させ、Itsクラスに提出すること。
学期末レポートの作成に向け、早期からフィールド調査の計画とデータ収集に着手することが望ましい。

テキスト・参考書 テキスト
①管 民朗・福島 隆司 『EXCELで実践 仕事に役立つ統計学l』
オーム社2008

②上田太一郎監修『Excelで簡単統計分析-[分析ツール]を使いこなそう!』
(「ビジネス統計学Ⅱ」との共通テキストとして、未習章の、第4章「サンプリング」、第6章「時系列データの予測と解析」のみ使用する。
成績評価の基準・方法 ①毎回の実習課題レポート(1週間以内に提出):70点(5点×14回)
②学期末フィールド調査レポート:30点
③ペナルティ点:毎回の欠席(理由がある場合を除く)・遅刻や受講マナーに対して、実習課題レポート点より1~3点を減点する

履修上の注意事項など この科目はICTの科目ではなく、経営学科の専門科目である。したがって、マーケティングリサーチにおける統計分析のロジックと、それをデータ処理として実践するためのツールであるExcelの操作方法の両方を学ぶという意識をもつことが必要である。パソコンの上級者についても、出席点はないが、分析に関するロジックの理解を深めるために毎回、授業に出席することを前提としている。


この科目の履修にあたって マーケティング・コースに所属する学生については極力履修してほしい。
本学の大学院経済学研究科(経営学専攻)への進学希望者に対しても、マーケーティングリサーチ研究に直結する最短コースとして、授業内容を考慮をしている。


オフィスアワー 水 10:40~12:10 相談ラウンジ(八尾4階) 授業の質問、レポート作成支援



第1回 ガイダンス/一変量解析

授業プラン、学修方法について説明する
グループワークによるレポート課題についても説明する。
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【実習課題①】中古車市場の売上分析
・ヒストグラムの作成
・基本統計量の理解

第2回 二変量解析(1) 数量×カテゴリの分析

【実習課題②】広告におけるキャッチコピーの好感度を比較する
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・クロス集計、
・カテゴリー別平均
・相関比

第3回 二変量解析(2) カテゴリ×カテゴリの分析1

【実習課題③】広告視聴による販売促進の効果を分析する
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・分散分析
・クラメール独立係数

第4回 二変量解析(3) カテゴリ×カテゴリの分析2

【実習課題④】:広告視聴による販売促進の効果を検証する
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・リスク比
・χ2乗検定

第5回 二変量解析(4)  数量×数量の分析 

【実習課題⑤】インターネットアクセスに基づく販売予測
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・相関係数
・単回帰分析

第6回 多変量解析(1) 重回帰分析(1)

【実習課題⑥】売上拡大に向けた営業戦略の意思決定
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・出力結果の統計学的な解釈
・説明変数間の影響力比較

第7回 多変量解析(2) 重回帰分析(2)

【実習課題⑦】営業成績の向上に向けた社員教育に関する意思決定
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・多重共線性問題の対応
・ダミー変数の登用

第8回 多変量解析(3)  判別分析

【実習課題⑧】顧客のタイプ別購入予測
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・カテゴリ被説明の予測

第9回 多変量解析(4) 主成分分析(1)

【実習課題⑨】営業エリアにおける指標間の関係分析
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・分析精度の検証(固有値と主成分負荷量)
・変数間の関係を分析(主成分負荷量)

第10回 多変量解析(5)   主成分分析(2)

【実習課題⑩】営業エリアの総合評価
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・サンプルの特徴を分析する
・主成分分析と回帰分析との繋がり

第11回 多変量解析(6) 因子分析(1)

【実習課題⑪】投資家セミナー開催における評価要因
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・スクリープロットと因子数の決定
・潜在因子の抽出およびネーミング
・共通要因と独自要因

第12回 多変量解析(7)  因子分析(2)

【実習課題⑫】投資家セミナー開催における満足度分析
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・共通性の初期値
・因子の抽出方法
・軸の回転方法
・クローンバックのα係数

第13回 時系列データの予測(1)

【実習課題⑬】株価の予測
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・移動平均法による予測

第14回 時系列データの予測(2)

【実習課題⑭】円ドル為替レートの予測
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・指数平滑法による予測

第15回 総括

授業で学習したことの総括と理解度の確認