- 資料の公開 7/18 まで｡発言登録も同日中に｡
- 公開終了
- 課題提出､発言登録についてはdoc.google.comのサービスを利用しています｡
- 発言後､概ね2週間以内に登録して下さい｡
- (複数日付の発言をまとめて登録している人がいますが､)日付が選択できるようになっているので､日付別に登録して下さい｡
- レポート､小課題
- ワープロなどであらかじめ作成しておいたものを所定の欄にコピー､ペーストして下さい(テキストデータのみ)｡書式が崩れてしまいますが､問題ありません｡
- 枠は小さくてもスクロールできます｡分量に特に上限､下限はありません｡
- 期限後も入力は可能ですが､提出時間を記録してあるので採点外です
- プロジェクト課題の提出内容/設問(変更する可能性もあります:プロジェクト課題1-3については共同で1通のレポート提出も可｡最大3名)｡
- 資料についての注意事項(ネットワーク印刷で文字化け への対策)
- 1 マーケティングリサーチの現状
- 2 マーケティングリサーチとは
- 3 マーケティング・リサーチのプロセス
- 講義の進め方など/スケジュールなど
- 1 データの種類と収集方法
- 2 データの収集と誤差
- 3 2次データの収集
- 4 1次データの収集
- (3)実験 については →新製品開発についてのリサーチ:実験計画､コンジョイント分析 で紹介予定｡
- 1 データ処理のプロセス
- 2 予備的分析
- 3 マーケティング戦略の立案プロセスと統計的手法 (1~3の資料)
- 新製品開発についてのリサーチ:実験計画､コンジョイント分析 (資料) (参考スプレッドシート)
- これにについては､秋学期の 製品開発論 で行うので､この授業では取り上げない｡しかし､コンジョイントをする予定の人が多いので参考までに公開｡SPSSで自動的に生成させるのではなく､ある程度中味がわかっている方がよい｡
- 知覚マップの作成、ポジショニング (資料)
- 参考 Rでの実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて R
- 参考 Rでの実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて R のクラスター分析
- 複雑な仮説を検定する:構造方程式モデル (資料)
- 参考 Rでの実行方法→オープンソースの統計ソフト Rについて R の分散共分散構造分析･構造方程式モデル
- 1 マーケティング・リサーチの将来
- 2 マーケティング・リサーチの課題 (1&2の資料)
------以下は未公開｡授業の前週末ごろにuploadする予定
- 統計分析ソフトについて(プロジェクトでは統計分析は必須ではありませんが､参考までに)
- 各自で慣れたソフトを利用してください｡
- エクセル →回帰分析ぐらいはできる｡ →MacではStatPlusというソフトをインストールする必要がある[無料版でも回帰分析はできる はず)｡
- JMP SAS社のソフト 対話型だがSPSS程度のことはほぼ可能｡ここから 評価版30日無料で利用可能｡大学でもインストール可能(WIN､MAC)｡
- SPSS､SAS など 回帰分析､多変量分析などが可能｡大学で無料インストール可能だが､巨大(WIN､MAC)｡
- R さらに多様なことが可能｡ win, mac, linuxなどに対応 こちらを参照
- プロジェクト課題1 の評価､コメントをkeio.jpにupしたので参照して仕上げて下さい｡
- プロジェクト課題への補足
- 小課題2やその後の進捗などによって､計画書から変更しても構わない｡
- 無理にアンケート調査などをする必要はない｡無理に多サンプル(例えば数百)を集める必要はない｡
- よいレポート→少数､定性的調査でもよいので､目的に応じて適切なリサーチを行い､意味のある結果を見いだし､マーケティングへの提言があり､この講義で学んだことが活かされている｡
- 欲張りすぎない､必ずしもアンケート調査は必要ない(ヒアリングのみでも目的が達成できればok)
- ゼミなどで集めたデータの再利用も可だが､レポートはこの授業用にまとめなおすこと(三田祭論文､卒論構想そのまま=不必要に長い文献レビュー､それを踏まえない仮説設定=のようなものは低評価)｡
- 提案を含むこと｡
- 最終レポートは図表 ありと考えられるため､pdfでkeio.jpから提出｡