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  2. 続・文系マーケターのための統計入門
続・文系マーケターのための統計入門
  • 全12回

続・文系マーケターのための統計入門

データ重視のビジネスアプローチに対する関心が高まる中、マーケティングの実務でも「統計」の知識が不可欠となりつつある。まさに「統計を制する者がマーケティングを制する」と言っても過言ではない。しかし、数式などが苦手なマーケターにとっては統計の勉強は“鬼門”でもある。そこで前回の「文系マーケターのための統計入門」では、マーケティングの実務で頻出する「標準偏差」「p値」「相関係数」「無相関検定」「カイ二乗検定」「t検定」について、法政大学経営学部の西川英彦教授に知識ゼロベースの人にも分かりやすく解説してもらった。続編となる本特集ではさらに一歩踏み込み、「回帰分析」「分散分析」「因子分析」「コンジョイント分析」について“超初心者レベル”の講義で学ぶ。
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    文系マーケターの思考停止 足りないのは「データ分析のイメージ」 近年、マーケティングでは経験や直感に頼るのではなく、データを基にした「統計」による分析の重要性が高まっている。本特集で扱うテーマは回帰分析、分散分析、因子分析、コンジョイント分析。まずはマーケティングの実務における統計の知識の必要性を法政大学経営学部の西川英彦教授が解説する。
    • 第2回
    • 2022.12.23
    その質問、無駄かも? 統計的手法の理解が正しい調査には不可欠 文系マーケターのための統計入門、冬のラウンドがいよいよスタート。前回は「基礎編」となる夏の講義をざっとおさらい。今回は「発展編」で取り上げる「回帰分析」「分散分析」「因子分析」「コンジョイント分析」の紹介と、無事ゴールまでたどり着いた読者がマーケターとしてどれくらい成長できるのかについて、講師である法政大学経営学部の西川英彦教授に解説してもらった。
    • 第3回
    • 2022.12.26
    「回帰分析」はマーケター最強の味方 データで将来をズバリ予測 マーケティングに関わるビジネスパーソンなら知っておきたい基本的な統計用語の意味や使い方を解説する本特集。今回のテーマは「回帰分析」。この統計的手法はなぜ、研究分野やビジネスの現場で頻繁に使われるのか。回帰分析はどのようにマーケティングの実務に役立つのか。まずはその全体像をつかむため、法政大学経営学部の西川英彦教授に超初心者でも分かりやすいように解説してもらった。
    • 第4回
    • 2022.12.27
    変数は1つ! シンプルな「単回帰分析」を超初心者向けに解説 マーケティングに関わるビジネスパーソンなら知っておきたい基本的な統計用語の意味や使い方を解説する本特集。今回のテーマは「単回帰分析」。この分析で導き出された「回帰式」を使えば、なぜ、「売り上げ」や「来客数」「顧客満足度」などが予測できるのか。法政大学経営学部の西川英彦教授による、統計の超初心者向けの講義で学ぶ。
    • 第5回
    • 2022.12.28
    その予測、信じていい? 「単回帰分析」の精度と検定、信頼区間 マーケティングに関わる人なら知っておきたい統計の基本を解説する本特集。今回は「単回帰分析」の後半戦。分析で導き出した回帰式はどれくらいの予測精度なのかなど、実務に役立てる前に欠かせないチェックポイントについて、法政大学経営学部の西川英彦教授による統計の超初心者向け講義で学ぶ。
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    変数が複数なら「重回帰分析」 マーケターはどう使いこなす? マーケターなら知っておきたい基本的な統計手法を解説する本特集。今回から4回にわたって「重回帰分析」について学ぶ。回帰式に複数のデータ(変数)を入力すれば、単回帰分析よりも精度の高い予測が可能となる重回帰分析について、法政大学経営学部の西川英彦教授に分かりやすく解説してもらった。
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    重回帰分析に立ちはだかる壁 「多重共線性の問題」を解決せよ マーケターなら知っておきたい基本的な統計手法を解説する本特集。今回は4回にわたる「重回帰分析」の講義の2回目。回帰式に複数のデータ(変数)を入力すれば、新商品などの売り上げの目安となる予測が導ける重回帰分析について法政大学経営学部の西川英彦教授による超初心者向け講義で学ぶ。
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