- 参考までに昨年度の内容を表示しています｡2020年度は少なくとも最初の1ヶ月はオンライン自習版とする予定です｡
- (4/27)方法などは準備でき次第､こちらとkeio.jpの授業ページで案内します｡
- (5/1) 初回分の準備ができました｡外部サーバーを使います｡keio.jpに説明資料を公開したので､参照してユーザー登録､自習して下さい｡
- 授業の資料なども上記の外部サーバー上で提供しますので､このページは更新しない予定です｡
- 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 登録期間終了
- 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(最大3名のグループ可｡代表者が1通提出｡学籍番号を間違えないこと｡)
- 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 (資料)
- 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)
- 態度の測定 (資料)
- マーケティングミックス決定:回帰分析 (資料)
- 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 分散共分散構造分析･構造方程式モデルSEM
- 1 マーケティング・リサーチの技術的な動向と課題
- 2 マーケティング・リサーチの経営上の動向と課題 (1&2の資料)
-----以下の資料は未公開｡授業の前日までに授業の前週末ごろにuploadする予定
- プロジェクト課題への補足
- その後の進捗などによって､プロポーザル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｡
- よいレポートがあれば､最後の授業で報告してもらう予定(当然､評価に加算)｡
- 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｡
- 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