マーケティング・データ分析―実務とリサーチをつなぐ

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マーケティング・データ分析―実務とリサーチをつなぐ

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  • サイズ A5判/ページ数 386p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784641166509
  • NDC分類 675
  • Cコード C1034

出版社内容情報

問いの設定から調査計画,結果の解釈まで,これまで経験則や暗黙知とされてきた研究プロセスの考え方を言語化。実務にもリサーチにも活かせる分析手法の理屈(原理原則)を,Rでの実践を通して解説し,幅広い場面に応用できる確かな分析能力を養う一冊。


【目次】

第Ⅰ部 データ分析の準備とリサーチ・デザイン

 第1章 RとRStudioに慣れる        第3章 尺度と質問紙調査設計

 第2章 リサーチ・デザインと問いの設定  第4章 データ整理と要約

第Ⅱ部 仮説検証型データ分析

 第5章 基礎統計学復習          第7章 回帰分析上の工夫

 第6章 回帰分析             第8章 消費者の選択と離散選択モデル

第Ⅲ部 探索型データ分析

 第9章 観察重視アプローチ        第11章 探索的因子分析

 第10章 セグメントとクラスター分析    第12章 価格感度測定(PSM)

補 章 マーケティングにおける因果推論

内容説明

問いを立て、データに語らせる力を。Rを駆使した分析とリサーチの体系が、マーケティングの意思決定を変える。

目次

第1部 データ分析の準備とリサーチ・デザイン(RとRStudioに慣れる;リサーチ・デザインと問いの設定;尺度と質問紙調査設計;データ整理と要約)
第2部 仮説検証型データ分析(基礎統計学復習;回帰分析;回帰分析上の工夫;消費者の選択と離散選択モデル)
第3部 探索型データ分析(観察重視アプローチ;セグメントとクラスター分析;探索的因子分析;価格感度測定(PSM)
補章 マーケティングにおける因果推論)

著者等紹介

田頭拓己[タガシラタクミ]
神戸大学大学院経営学研究科准教授。2017年、神戸大学大学院経営学研究科博士課程後期課程修了、博士(商学)取得。東洋大学経営学部助教、東京大学大学院経済学研究科特任助教、一橋大学大学院経営管理研究科講師、同准教授を経て、2024年より現職(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)
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感想・レビュー

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意思決定 多変量解析 回帰分析 A/Bテスト 因果効果 KPI 顧客行動 購買データ セグメンテーション ターゲティング ポジショニング STP 消費者心理 マーケティング・ミックス 4P 調査デザイン 選択モデル 機械学習 予測モデル データクレンジング 欠損値 外れ値 解釈性 外部妥当性 内部妥当性 施策立案 効果検証 ROAS ROI 顧客生涯価値 LTV RFM分析 サンプリング バイアス アンケート 構造方程式モデリング SEM 実務家 研究者 共通言語 データドリブン 洞察 インサイト2026/02/12

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