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目次

序章 マーケティングにおけるデータ分析の必要性

  0.1 マーケティングとデータ分析

  0.2 マーケティングにおけるデータ活用の歴史

第1章 マーケティング・データの特徴と分析

  1.1 マーケティング・データ

  1.2 マーケティング・データの種類

  1.3 マーケティング・データの構造

  1.4 マーケティング・データの情報源

  1.5 マーケティング・データの分析

第2章 データ処理の基礎

  2.1 基礎的な集計

  2.2 2つの変数間の関係

  2.3 3つ以上の変数間の関係の検討

  2.4 まとめ

第3章 売上げデータの分析

  3.1 売上げとプロモーションデータ

  3.2 線形回帰モデル

  3.3 データ分析

第4章 選択問題の分析

  4.1 選択するということ

  4.2 選択のデータ

  4.3 選択モデルの定義

  4.4 分析

  4.5 予測

  4.6 まとめ

  補論 ROCとgainの関数

第5章 複数の選択肢がある問題の分析

  5.1 3つ以上の選択肢がある場合

  5.2 多項選択のデータ(4つのブランドが競合する製品市場)

  5.3 選択モデルの定義

  5.4 データの分析

  5.5 まとめ

第6章 異質な消費者の選択行動の分析

  6.1 ブランド選択モデル

  6.2 消費者セグメンテーションとブランド選択行動

  6.3 ブランド選択における潜在クラスモデル

  6.4 モデルの推定

  6.5 個人特性情報の利用

第7章 店舗利用行動と購買金額に関する分析

  7.1 マーケティングにおける途中打ち切りデータ

  7.2 途中打ち切りデータの分析(タイプⅠトービットモデル)

  7.3 モデルの推定

  7.4 選択構造を考慮したモデル(タイプⅡトービットモデル)

  7.5 モデルの推定

第8章 カウントデータの分析

  8.1 カウントデータの例

  8.2 ポアソンモデル

  8.3 負の二項分布モテル

  8.4 0の多いカウントデータ

第9章 販売期間に関する分析

  9.1 販売期間データ

  9.2 ハザードモデル

  9.3 比例ハザードモデル

  9.4 加速故障ハザードモデル

  9.5 モデルの予測

第10章 新製品開発の調査と分析

  10.1 順序データの分析

  10.2 順序ロジットモデル

  10.3 モデルの推定

  10.4 コンジョイント分析

第11章 消費者態度の測定と分析

  11.1 「因子」に注目する

  11.2 因子モデル

  11.3 探索的因子分析

  11.4 確認的因子分析による分析

第12章 複雑な関係の分析

  12.1 共分散構造分析(構造方程式モデリング)

  12.2 潜在変数のない構造方程式

  12.3 潜在変数のある構造方程式

  12.4 まとめ

第13章 異質なマーケティング効果の分析

  13.1 問題認識

  13.2 準備知識

  13.3 ベイズ線形回帰モデルの推定

  13.4 階層ベイズ線形回帰モデル

  13.5 階層ベイズ線形回帰モデルの推定

第14章 複数の消費者反応の同時分析

  14.1 消費者の複数の反応

  14.2 平均購買金額と店舗滞在時間のデータ

  14.3 一変量回帰分析

  14.4 多変量回帰モデル

  14.5 テレビ視聴,インターネット閲覧,ECサイトの閲覧時間

  14.6 SURモデル

第15章 自然言語データの分析

  15.1 自然言語の定量分析

  15.2 データの構造

  15.3 LDA(Latent Dirichlet Allocation)

  15.4 分析結果

  15.5 まとめ

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