経営学部Faculty of Business Administration
MAN400FA（経営学 / Management 400）演習6Seminar 6
猪狩 良介Ryosuke IGARI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | A4662 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 木4/Thu.4,木5/Thu.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | 4 |
| 単位数Credit(s) | 3 |
| 備考（履修条件等）Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2019年度以降）Category (2019～) | |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) |
選択 演習 |
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Outline (in English)
In recent years, the marketing / business data environment called "big data" has been improved, the word "data scientist" is born, and marketing data analysis are required even at the business. The purchase history at the stores of the consumer is accumulated as POS or ID-POS data, and the internet browsing history by the PC, the smartphone are also recorded as the access-log data. Then, companies use such data to make marketing decisions such as deciding price, advertisement amount, sales promotion.
In this course, we will learn and study marketing science and marketing data analysis. By analyzing actual marketing data, we will learn marketing theory and data analysis and acquire practical skills. In addition, through marketing data analysis, students will acquire the ability to set their own agenda and deal with themes, as well as the presentation skills to present and share the results.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
近年、「ビッグデータ」と呼ばれるマーケティング／ビジネスデータ環境が整備され、「データサイエンティスト」という言葉が生まれるなど、ビジネスの現場でもマーケティング・データ分析のニーズは高まっています。消費者の店頭での購買履歴はPOSデータやID-POSデータとして蓄積され、またPCやスマートフォンなどによるインターネット閲覧履歴等もアクセスログデータとして記録されており、各企業は、このようなデータを利用して、価格や広告投入量、店頭での販促有無などを決定するといったマーケティング意思決定を行っています。
この授業では、マーケティングサイエンスおよびマーケティングデータ分析についての学習および研究を行います。実際のマーケティング・データを解析することで、マーケティング理論およびデータ分析のスキルを習得し、実践力を身につけます。また、マーケティング・データ分析を通して、自ら課題を設定してテーマに取り組む力や、結果を発表・共有するプレゼンテーション能力などを身につけることも目的としています。
到達目標Goal
・マーケティング・サイエンスの理論およびマーケティング・データ分析の基本知識を身につける。
・統計ソフトを用いてマーケティング・データを実際に分析できる。
・分析結果を用いてプレゼンテーションができる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-1」、「DP1-2」、「DP1-3」、「DP1-4」、「教養」、「DP2-1」、「DP3」、「DP4」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
・前期は、マーケティング・データ分析関連の書籍を輪読して理論を学習します。また、フリーの統計ソフトRを用いたデータ分析の演習を行い、実際の分析を習得します。また、グループで研究に取り組みます。
・後期は、グループ研究と個人研究の2つについて、実際のテーマを設定して取り組みます。具体的には、設定したテーマについてのデータ取得、解析、分析結果のプレゼンテーションを行い、メンバー間で共有をはかります。また、マーケティング・データ分析関連のコンペにグループで参加する予定です。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
あり / Yes
授業計画Schedule
Ⅱ 秋学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1：ガイダンス
秋学期の進め方について説明します。
2：グループワーク：テーマ報告(1)
各グループで設定したテーマを発表し、全員でディスカッションします。
3：グループワーク：テーマ報告(2)
各グループで設定したテーマを発表し、全員でディスカッションします。
4：グループワーク：文献・事例研究(1)
各グループで設定したテーマに関連する文献や事例等について報告を行います。
5：グループワーク：文献・事例研究(2)
各グループで設定したテーマに関連する文献や事例等について報告を行います。
6：グループワーク：文献・事例研究(3)
各グループで設定したテーマに関連する文献や事例等について報告を行います。
7：グループワーク：最終報告会(1)
各グループで設定したテーマの最終発表会を行います。
8：グループワーク：最終報告会(2)
各グループで設定したテーマの最終発表会を行います。
9：個人研究：中間報告(1)
個人研究の進捗状況について中間報告を行い、ディスカッションします。
10：個人研究：中間報告(2)
個人研究の進捗状況について中間報告を行い、ディスカッションします。
11：個人研究：文献・事例研究(1)
個人研究のテーマに関連する文献や事例等について報告を行います。
12：個人研究：文献・事例研究(2)
個人研究のテーマに関連する文献や事例等について報告を行います。
13：個人研究：最終報告会(1)
個人研究についての最終報告会を行います。各自パワーポイントを用いて報告を行い、全員でディスカッションします。
14：個人研究：最終報告会(2)
個人研究についての最終報告会を行います。各自パワーポイントを用いて報告を行い、全員でディスカッションします。また、1年間のまとめを行います。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
[春学期]
・輪読では各章ごとに担当を決め、報告担当者が発表します(資料作成等の準備が必要となります)。
・演習では統計ソフトRを用いて実際に自分のパソコンで分析を実行します(資料作成等の準備が必要となります)。
・個人／グループで設定したテーマについて取り組みます。
[秋学期]
・個人／グループで設定したテーマについて取り組みます。
・個人／グループで論文を執筆します。
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
授業中に適宜紹介します。
参考書References
授業中に適宜紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
・平常点(30%)
・グループワークおよび個人での報告・最終報告(40%)
・論文(30%)
※2～3年生は進級論文の提出が必須です。また、4年生は卒業論文の提出が必須です。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
・春学期は基礎的な内容から学び、秋学期は発展的な内容も取り入れます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
・データ分析およびプレゼンテーションを行うためのパソコンが必要です。
その他の重要事項Others
・基礎統計学Ⅰ/Ⅱの内容を理解していることを前提とします。忘れてしまった場合、初回授業までによく復習しておく必要があります。
・基本的なパソコンスキル（ワードやパワーポイントによる資料作成、エクセルによる計算等）を前提とします。
・統計学のスキルが必要なため、経営のための統計学Ⅰと合わせて履修することを推奨します。
・実際の授業計画は、履修者の関心や授業の進捗状況に応じて変更することがあります。
関連科目
統計学入門
基礎統計学Ⅰ/Ⅱ
経営のための統計学Ⅰ/Ⅱ
マーケティング入門
マーケティング論Ⅰ/Ⅱ
マーケティング・リサーチⅠ/Ⅱ
広告論