ビジネスとデータサイエンス

3年

2026年度前期

2単位

E-IN-308L

渡邊　久晃

教員の免許状取得のための必修科目
科目区分・・・教科及び教科の指導法に関する科目（高等学校　情報）
施行規則に定める科目区分又は事項等・・情報システム（実習を含む。）

統計学1
統計学2
マーケティング論

消費者行動論
多変量解析

（授業の目的）
この授業の目的は、調査の実施および分析の手法について学び、それらの結果をもとにビジネス上の課題に対して示唆や含意を導き出せるようになることです。調査の種類やデータ収集の方法、質問紙の作成方法、分析手法といったマーケティング・リサーチの手法に関する知識を身に着けつつ、その実践方法について学んでいきます。また、分析結果を考察・解釈し、ビジネスやマーケティングの意思決定に繋げられる力を養います。

（受講生の到達目標）
到達目標1：マーケティング・リサーチの手法について理解し、その実践方法を説明することができる。
到達目標2：データを収集・加工・分析し、その結果を読み取ることができる。

この授業では、ビジネスにおけるデータを駆使した意思決定およびその方法として、主にマーケティング・リサーチの手法について実践的に学んでいきます。データ分析の実習では、フリーソフトウェアRとサンプルデータを用いて、代表的な統計手法を実践します。統計学や基礎的な数学の内容も扱いますが、統計学1・2、基礎数学1の受講は必須ではありません。必要に応じて、解説を行います。

(授業計画)
第1回　授業ガイダンス
第2回　定量調査と定性調査の違い　
第3回　定性調査の種類　
第4回　インタビュー調査の方法
第5回　定量調査の種類　
第6回　仮説検証　
第7回　データ収集の方法　
第8回　質問紙の作成方法
第9回　質問項目の検討
第10回　確認テスト・中間レポートの取り組み（実習）
第11回　記述統計、因子分析　
第12回　ｔ検定、分散分析
第13回　回帰分析
第14回　Ｒによる重回帰分析（実習）　
第15回　期末レポートの取り組み（実習）

(授業の方法)
授業は、テキストとオンライン上で配布する講義資料を用いて行います。第10・14・15回は実習を行いますので、ノートPCの準備を忘れないでください。

（テキスト）星野崇宏・上田雅夫（2018）『マーケティング・リサーチ入門』有斐閣アルマ
（参考書）石井大典・石井裕明・横山暁（2025）『マーケティング・リサーチをはじめる』有斐閣
（参考書）田頭拓己（2025）『マーケティング・データ分析』有斐閣
（参考書）古川一郎・上原渉（2022）『1からのデータ分析』碩学舎
（参考書）畑農鋭矢・水落正明（2022）『データ分析をマスターする12のレッスン[新版]』有斐閣アルマ

（事前学習）
各回に対応したテキストの章をよく読んできてください。

（事後学習）
授業内に⼗分理解できていないと思う箇所については、復習として講義資料や該当するテキストの章の読み直し等を⾏い、知識を深めてください。

(成績評価の方法)
期末レポート(30%）、中間レポート（30%）、確認テスト(40%）

(成績の基準)
到達目標1：マーケティング・リサーチの手法について説明することができる。
到達目標2：データ分析を行い、その結果を読み取ることができる。

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