基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	マーケティング情報処理Ⅱ／Marketing Information Processing Ⅱ
時間割コード ／Course Code	F270550001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	産業情報学部企業システム学科コースなし／College of Industry and Information Science Department of Business Administration
曜限 ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	上原　彰公（非常勤）
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
教室 ／Classroom	5-117／5-117
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
上原　彰公（非常勤）	企業システム学科／Department of Business Administration

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	ビジネスの基礎的な情報収集・技術を習得する。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	E-mail：ptt1281@okiu.ac.jp、または授業終了後に受け付け。
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 情報の時代が到来し、マーケティング領域においてもデータを読み判断する能力が問われている。この授業は、膨大なデータから価値ある情報を読み取り、論理的思考に基づいて意思決定を行う能力を修得することを最終目標とし、データ分析の理論的基礎と分析技法について分析ソフトを操作しながら実践的に学ぶ。 メッセージ ／Message マーケティング情報処理Iに続き、マーケティング・リサーチの実際を、ビジュアル教材を用いてわかりやすく解説する。また、授業計画は学習状況によって変更することがある。 到達目標 ／Attainment Targets データの計量的分析から解釈、報告書の作成までのプロセスを集中的に学ぶ。   １)学んだ統計的知識や分析テクニックを、実践的なマーケティング課題にあわせて、活用できるようになること。   ２)より高度な分析手法について考え方や注意点を理解できるようになること。   ３)分析計画と適切な分析手法の選択、結果のまとめができるようになること。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan 第01回 オリエンテーション  (講義概要、授業の進め方)   第02回 データ入力  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第03回 データの特徴をつかむには  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第04回 推定・検定の考え方（１）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第05回 推定・検定の考え方（２）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第06回 推定・検定の考え方（３）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第07回 データ分析： 関連性の検定（１）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第08回 データ分析： 関連性の検定（２）  (配布プリント・参考書の確認・予習）    第09回 分析事例：  顧客満足度（CS)分析  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第10回 仮説検定の考え方と手順（１）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第11回 仮説検定の考え方と手順（２）  (配布プリント・参考書の確認・予習）   第12回 仮説検定の考え方と手順（３）  (配布プリント・参考書の確認・予習） 第13回 分析のまとめ方、発表準備、レポート作成  (発表・内容の点検、情報収集） 第14回 発表１  (発表・内容の点検、情報収集）　 第15回 発表２  (発表・内容の点検、情報収集） 第16回 期末試験およびレポート提出  (内容の復習） テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. ○恩藏 直人ほか『1からのマーケティング分析』碩学舎 ○分析の実習用に、アンケート・データを配布する。 ○分析の実習用に、RESASオンライン講座を活用する。 学びの手立て ／Way of learning 履修条件： １）第1週目の授業に必ず出席すること。第１回目の講義を欠席した場合、履修登録は一切認められません。 ２）分析ソフトを用いた統計解析という専門性を修得するには、学習の積み重ねが必要である。授業はすべて分析実習をともなうので、できるだけ欠席はしないこと。     ３）高度な数学知識がなくともよい。意欲と関心を持って最後まで取り組める人を歓迎する。 ４）出席日数が不足したり、中途で受講を放棄したりするような場合は、本科目の単位修得は認められません。 評価 ／Evaluation ①平常点（10点）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　②試験（20点）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　③発表・レポート（70点）
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 関連科目： マーケティング総論、市場調査論、消費者行動概論、専門演習、卒業論文演習など

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	オリエンテーション  (概要と授業の進め方)、受講者決定	配布プリント・参考書の確認・予習	受講生を決定するため、必ず参加すること
2	2	データ入力	配布プリント・参考書の確認・予習
3	3	データの特徴をつかむには	配布プリント・参考書の確認・予習
4	4	推定・検定の考え方（１）	配布プリント・参考書の確認・予習
5	5	推定・検定の考え方（２）	配布プリント・参考書の確認・予習
6	6	推定・検定の考え方（３）	配布プリント・参考書の確認・予習
7	7	データ分析： 関連性の検定（１）	配布プリント・参考書の確認・予習
8	8	データ分析： 関連性の検定（２）	配布プリント・参考書の確認・予習
9	9	分析事例：  顧客満足度（CS)分析	配布プリント・参考書の確認・予習
10	10	仮説検定の考え方と手順（１）	配布プリント・参考書の確認・予習
11	11	仮説検定の考え方と手順（２）	配布プリント・参考書の確認・予習
12	12	仮説検定の考え方と手順（３）	配布プリント・参考書の確認・予習
13	13	分析のまとめ方、発表準備、レポート作成	発表・内容の点検、情報収集
14	14	発表１	発表・内容の点検、情報収集
15	15	発表２	発表・内容の点検、情報収集
16	16	期末試験およびレポート提出	内容の復習