科目ナンバー

SG-SS5-7C16

履修条件・関連科目等

マーケティングとデータ分析プログラミングに関する基礎知識があることが望ましい．

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

マーケティング・サイエンス分野の基本的なモデル分析について概観する．データをもとにしたマーケティング諸相を表現・分析するような数理モデルを中心に学ぶ．基本的には指定するテキストを輪読する．
テキストは英文であるが，講義の発表やディスカッションは日本語で行う予定である．

科目目的

マーケティングや経営分野における定量分析の手法の理解と実分析のための技術を習得する．

到達目標

マーケティング・サイエンスについて数理的表現を含むマーケティング・モデルに理解できる．特に，Rによる実分析ができるようになることと，アンケートデータや市場データを用いたマーケティング・モデルについてモデルの意味を理解し，モデル分析の結果を吟味できるようになることを目標とする．

授業計画と内容

第1回 ガイダンス
第2回 データ入手プロセス
第3回 データの前処理
第4回 特徴量の作成
第5回 因果モデル：回帰分析
第6回 回帰分析の工夫
第7回 決定木分析
第8回 ロジスティック回帰分析
第9回 多項ロジスティック回帰
第10回 ランダムフォレスト
第11回 主成分分析・MDS
第12回 因子分析
第13回 クラスタリング
第14回 アソシエーション・ルール分析

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

PCによる分析

授業におけるICTの活用方法

クリッカー／その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PCによる分析

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

テキスト：J. Ledolter, Data Mining and Business Analytics with R, Wiley を予定．入手方法については講義初日に指示する．

その他特記事項

なし

参考URL

なし