マーケティング・データ分析の基礎

里村 卓也【著】

共立出版（2014/10発売）

• サイズ B5判／ページ数 183p／高さ 26cm
• 商品コード 9784320123663
• NDC分類 417
• Cコード C3341

出版社内容情報

マーケティング・データの分析を行うためには，統計的手法を習得することはもちろんのこと，データの操作方法も習得することが必要となる。マーケティング分野での研究や実務では，ますます多くのデータ・ソースや複数のデータ・ソースを活用して分析することが必要となってきている。もちろん，従来からの調査や実験データを利用した分析も引き続き重要である。このようなデータの活用方法への導入としての役割を本書は目指している。
　本書はマーケティング分野でのデータ分析をRを用いて行いたい人を対象に，統計的分析手法の解説だけでなく，データの準備や操作方法までを含めて解説を行うものである。本書が想定する読者はRを利用することで，これら一連の作業を行えるようになることを目指す人である。各種の統計的手法の数学的記述については必要最小限にしてある。

第1章　マーケティング・データ分析とR1
1.1　マーケティングにおけるデータ分析
1.2　Rを利用するメリット
1.3　Rの操作上の特徴
1.4　本書の構成

第2章　Rの導入
2.1　Rのインストール
2.2　Rでの命令の実行とRGuiメニューの利用

第3章　Rの基本的使用方法
3.1　Rで計算する
3.2　ベクトルの演算
3.3　行列の演算
3.4　並べ替え
3.5　乱数とサンプリング

第4章　データを扱う
4.1　データの読み込みと書き出し
4.2　データ・フレームについて
4.3　ループと条件分岐
4.4　データ・フレームを用いた計算
4.5　複数のファイルに対する繰り返し処理

第5章　データ・ハンドリングを学ぶ
5.1　データを抽出する
5.2　スタックとアンスタック
5.3　変数名の一部が共通しているデータをスタックする
5.4　データをマージする
5.5　行列を利用する

第6章　データを視覚化する
6.1　散布図・折れ線グラフを描く
6.2　複数の系列を同一のグラフ上に表示する
6.3　画面を分割してグラフを描く
6.4　各種のグラフを描く

第7章　効果を検証する
7.1　平均値の差の検定
7.2　比率の差の検定
7.3　カテゴリー間の関連性の検証
7.4　グループ間での平均値を比較する
7.5　必要なサンプル数を求める

第8章　市場反応を分析する
8.1　相関と回帰分析
8.2　回帰分析を利用して販売データを分析する
8.3　売上反応モデル
8.4　売上のクロスセクション分析
8.5　市場シェアモデル

第9章　ブランド・ポジショニングを把握する
9.1　類似度データを利用したブランド・ポジショニング分析(MDS)
9.2　因子分析を用いたブランド・ポジショニングの分析
9.3　コレスポンデンス分析を用いた同時マップ

第10章　消費者の好みを理解する
10.1　一対比較データの分析
10.2　属性アプローチ
10.3　実験の枠組みを考える（実験計画法）
10.4　好まれる要素を理解する（コンジョイント分析）
10.5　好みと競合を同時に理解する（ジョイント・スペース・マップ）

第11章　消費者やブランドを分類する
11.1　階層的方法によるクラスター分析
11.2　kmeans法によるクラスター分析
11.3　併買データを利用したブランドの分類（クラスター分析）
11.4　決定木を利用した分類
11.5　潜在クラスモデルによる分類

第12章　消費者の選択行動を理解する
12.1　ロジットモデルとは
12.2　ロジットモデルの推定
12.3　順位データの分析
12.4　選択行動から消費者を分類する（潜在クラス・ロジットモデル）

第13章　観測変数や構成概念の関連性を検証する
13.1　構造方程式モデリングとは
13.2　確認的因子分析
13.3　構造方程式モデリングの実行例

第14章　マーケティング意思決定を行う
14.1　最適化による価格決定
14.2　数値的最適化による価格決定
14.3　非価格プロモーション時の最適価格
14.4　選択確率のシミュレーション

目次

マーケティング・データ分析とＲ
Ｒの導入
Ｒの基本的使用方法
データを扱う
データ・ハンドリングを学ぶ
データを視覚化する
効果を検証する
市場反応を分析する
ブランド・ポジショニングを把握する
消費者の好みを理解する
消費者やブランドを分類する
消費者の選択行動を理解する
観測変数や構成概念の関連性を検証する
マーケティング意思決定を行う

著者等紹介

里村卓也［サトムラタクヤ］
１９６７年生まれ。１９９７年筑波大学大学院経営・政策科学研究科修士課程修了。専攻：マーケティング・サイエンス。現職：慶應義塾大学商学部教授・博士（経済学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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[yyhhyy]

コンジョイント分析や潜在クラス・ロジットモデルのRでの使用例が掲載された本は少なく、貴重。説明自体は少なく手法紹介がメインのシリーズ。

2016/09/11