日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学部/College of BusinessCollege of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BT025/BT025BT025 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
マーケティングにおける意思決定を科学的に行う力を身に付ける |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
発話を伴う授業を学内で受講する場合は8201の利用可 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
火5･/Tue.5･ Tue.5･ |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
BUS2100 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
○○ |
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
|
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
BT025 |
The objective of this course is to acquire practical knowledge of marketing research methods from the perspectives of theory, case studies, and data analysis.
In this course, students will learn marketing research methods practically through lectures, practical training, and report assignments. In the data analysis practice, students learn representative statistical methods using ChatGPT and the statistical software R. In addition, the research practice task involves setting research questions, creating questionnaire forms, and testing hypotheses based on data. Furthermore, two practitioners will be invited as guest lecturers to give lectures on cutting-edge marketing research methods.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
マーケティング・リサーチの方法について，理論，事例，データ分析の観点から実践的な知識の習得を目指す。
The objective of this course is to acquire practical knowledge of marketing research methods from the perspectives of theory, case studies, and data analysis.
本授業では，講義，実習，レポート課題を通して，マーケティング・リサーチの方法を実践的に学ぶ。データ分析の実習では，ChatGPTや統計ソフトウェアRを用いて，代表的な統計手法を学ぶ。また，調査演習課題では，調査課題の設定，アンケート・フォームの作成，データに基づく仮説検証を通して行う。さらに，実務家2名をゲスト講師として招き，最先端のマーケティング・リサーチ手法について講演して頂く。
In this course, students will learn marketing research methods practically through lectures, practical training, and report assignments. In the data analysis practice, students learn representative statistical methods using ChatGPT and the statistical software R. In addition, the research practice task involves setting research questions, creating questionnaire forms, and testing hypotheses based on data. Furthermore, two practitioners will be invited as guest lecturers to give lectures on cutting-edge marketing research methods.
| 1 | マーケティング・リサーチとは |
| 2 | マーケティング・データの種類 |
| 3 | アンケート・フォームの作成方法 |
| 4 | ゲスト講師による講演（1） |
| 5 | 1つの変数の特徴を記述する |
| 6 | 2つの変数間の関係を記述する |
| 7 | 2つのグループの差を検証する－2標本t検定－ |
| 8 | 2つの属性の関係を検証する－カイ2乗検定－ |
| 9 | 消費者を分類する－クラスター分析－ |
| 10 | ブランド間の競争構造を把握する－因子分析－ |
| 11 | 受講者間によるアンケートの回答 |
| 12 | ゲスト講師による講演（2） |
| 13 | 調査演習課題に関するディスカッション |
| 14 | 受講者による調査演習課題の発表 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
データ分析スキルの習得には，段階的な学習が必要なため，授業には毎回出席すること。欠席したり，わからない点があれば，早めに担当教員に質問すること。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(40%) 授業内に指示した提出物(30%) 授業参加度(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 照井伸彦・佐藤忠彦 | 『現代マーケティング・リサーチ[新版]』 | 有斐閣 | 2022 | 9784641166080 |
| 2 | 本橋永至 | 『Rで学ぶ統計データ分析』 | オーム社 | 2015 | 9784274217814 |
本授業では，統計学やプログラミングに関する内容を扱います。それらの事前知識は必要ありませんが，積極的に学ぶ意欲と与えられた課題を着実にこなすことを求めます。
統計ソフトウェアRをインストールできるPC
近年，データ分析や生成AIの活用に関するスキルがすべてのビジネスパーソンに求められるようになりました。AI時代に必要なビジネススキルを楽しみながら学んでいきましょう！
担当教員ウェブサイト
https://motohashi.ynu.ac.jp/