担当者 | ||
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単位・開講先 | 選択 2単位 [経営学科] | |
科目ナンバリング | MAN-332 |
現代ビジネスにおいては、経営戦略を立てる場面においてデータに基づく分析が必須となっている。例えば顧客がどのような趣向をもっているか、どの程度の購買力をもっているかなどの情報を得ようとする場合、アンケート調査やインタビュー調査、あるいは過去の購買実績などのデータを利用して分析を行っている。その分析方法は、目的に応じたデータの整理から始まり、さらに統計学的な手法を用いてより精緻な結論を見出すというのが常識となっている。こうした点に鑑み、本講義では、顧客情報分析(マーケティングリサーチ)のための基礎知識として必要不可欠な統計手法(ビジネス統計学)を学習する。
内容的には統計学ⅠおよびⅡの実践応用編という位置づけになるが、できるだけ復習も多く盛り込んで理解を深めながら講義を進める。
春期と秋期の大きな区分は前者が単変量データ、後者が多変量データを扱った分析手法となっていて、どちらも目的に沿ったデータの整理方法からの導入になっている。
1.複数の変量データの関連性を調べる方法を理解し説明できる。
2.回帰分析を理解しその利用方法を説明できる。
3.質的データの分析方法を理解し説明できる。
課題レポートを20%程度、中間・期末試験を80%程度にして評価。
種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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教科書 | 『文系でもわかるビジネス統計入門』 | 内田学、兼子義久、斉藤嘉一 | 東洋経済新報社 |
参考文献 | 『統計解析入門』[第2版] | 篠崎信雄・竹内秀一 | サイエンス社 |
各回の復習を十分こなしてください。それが次回の講義の理解につながります。
・できれば統計学ⅠおよびⅡを履修していることが望ましい。
・この分野は本を目で追うだけでは体得できませんので、計算など必ず手を動かす(筆記する)ことを心がけてください。また、√(ルート、平方根)の計算できる電卓は授業に必須です。
回 | 授業内容 |
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第1回 | データ間の関連性(多変量のデータ整理) |
第2回 | 相関係数の利用と意味 |
第3回 | 顧客満足度分析 |
第4回 | 回帰分析の考え方 |
第5回 | 回帰式と決定係数 |
第6回 | 回帰分析の例 |
第7回 | 重回帰分析 |
第8回 | 回帰分析のまとめ、中間テスト |
第9回 | 「質的データ」と「量的データ」 |
第10回 | 数量化理論Ⅰ類 |
第11回 | アンケートデータの回帰分析 |
第12回 | 数量化理論Ⅰ類のまとめ |
第13回 | コンジョイント分析① |
第14回 | コンジョイント分析② |
第15回 | 多変量分析のまとめ、期末テスト |