科目ナンバー

SG-SS5-7C17

履修条件・関連科目等

前期，マーケティング特論第一を履修していることと，プログラミングの基礎的な素養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

本講義はマーケティング分野に関する分析手法を中心に学ぶ．特に，Rを用いた機械学習の基礎について取り上げる．さらに，多変量解析など基本的な分析手法との関係についても取り上げる．基本的に本講義は指定されたテキストを輪読する．

科目目的

経営分野でも特にマーケティングにおける情報活用についてデータ分析技術を中心に習得する．

到達目標

データを用いたマーケティング分析を実際に行えるようになる．特に，学生自身が分析目的を設定し，それに合うデータ分析を行えるようになることと，分析結果をもとに分析目的に対する考察が行え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 データの準備とクリーニング
第3回 データ操作
第4回 データ探査とビジュアライゼーション
第5回 データ集計の実習
第6回 教師なし学習：顧客のセグメンテーション
第7回 教師なし学習：顧客のセグメンテーション：実習
第8回 最適セグメンテーション手法の選択
第9回 線形回帰による顧客収益の予測
第10回 教師あり学習：顧客のチャーン解約の予測
第11回 線形回帰，顧客のチャーン解約の予測：実習
第12回 クラス分類アルゴリズムの改良
第13回 顧客選択行動のモデル化
第14回 まとめ

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

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

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による演習

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：．M. R. Baig, G. Govindan V.R. Shrimali, Data Science for Marketing Analytics, 2nd editionを予定．入手方法については講義初日に紹介する

その他特記事項

なし

参考URL

なし