＜概要/Course Content Summary＞
本講座は株式会社日経リサーチの寄付講座として実施される。
日経リサーチは，日経グループの総合調査会社として，市場調査や世論調査，企業調査などを手がけ，1970年から50年以上にわたり，企業が抱える経営課題の解決や営業戦略のサポートを実施してきた。本講座では，日経リサーチのデータサイエンティストが業界動向や分析事例を交えながら，社会調査やデータサイエンスの専門的な知識や技術がどのようにビジネスで活用されているのかを紹介・解説する。一部，Rを用いた演習を実施する。
＜到達目標/Goals,Aims＞
本講座を通じて，調査ビジネスの実態や異種複数データを利用したデータ分析事例を学ぶことで，ビジネスにおけるデータサイエンスの活用について具体的なイメージを形成できるようになる。また，データサイエンティストの仕事内容の理解を深めることにより，自身の将来についてのビジョンを持てるようになる。
＜DO Week期間の初回動画等の配信/The delivery of the first video, etc. during the “DO Week”＞
なし/ Not deliver the video
＜授業計画/Schedule＞
実施時期
/Week |
授業回/Number of Lesson |
授業実施方法
/How to conduct a Lesson |
授業実施時間数
/Class Hours |
| 内容/Contents |
| 授業時間外の学習/Assignments |
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第１週 DO Week
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オンデマンド（動画視聴）/On-demand(watching video)
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0 分/min |
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①10/4（土）
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1～3 |
面接/Face-to-face
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270 分/min |
| 【リサーチの基礎知識】1. インサイト産業への転換，2. マーケティング・リサーチとデータ分析，3. 集めるデータと集まるデータ，4. リサーチデザイン，5. 相関係数とクロス表，6. ウェイトバック集計，ワーク: アンケートサイトを作ってみよう |
| 講義の復習 |
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②10/11（土）
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4～6 |
面接/Face-to-face
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270 分/min |
| 【定量調査（コンシューマー）】1. マーケティング理論，2. 定性調査と定量調査，3. CS調査と指標化，4. 行動経済学指標と心理尺度，5. 知覚マップ，6. クロス表の可視化，ワーク: マッピングしてみよう |
| 講義の復習 |
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③11/1（土）
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7～9 |
面接/Face-to-face
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270 分/min |
| 【定量調査（ビジネス）】1. 調査データとEBPM，2. 財務と非財務，3. 企業ブランディング，4. SDGsとWell-being，5. ピープルアナリティクス，6. プライシング，ワーク: コンジョイント分析をやってみよう |
| 講義の復習 |
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④11/22（土）
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10～12 |
面接/Face-to-face
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270 分/min |
| 【標本調査と予測】1. 世論調査，2. データジャーナリズム，3. 選挙予測調査，4. 統計調査，5. 秘匿と欠測補完，6. ナウキャスティング，ワーク: 時系列データ分析をやってみよう |
| 講義の復習 |
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⑤12/6（土）
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13～14 |
面接/Face-to-face
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180 分/min |
| 【キュレーションメディアとCRM】1. CRMマーケティング，2. エンゲージメントスコア，3. セグメンテーション，4. 選択バイアスと効果推定，5. 統計的データ融合，6. 非構造データのマイニング，ワーク: テキストマイニングしてみよう |
| 講義の復習 |
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⑤12/6（土）
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15 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
| 総括 |
| レポートの作成 |
＜授業実施時間数/Class Hours＞
| 授業実施方法/How to Conduct a Lesson |
授業実施時間数/ Class Hours |
| 面接/Face-to-face |
1350 分/min |
| オンデマンド（動画視聴）/On-demand(watching video) |
0 分/min |
| オンデマンド（授業内課題）/On-demand(assignment in class) |
0 分/min |
| リアルタイム配信/Real-time online |
0 分/min |
| その他/Others |
0 分/min |
| 総合計/Total Amount of Class Hours |
1350 分/min |
本講座は，3コマずつ5回の集中講義として実施される。スケジュールについては，実施状況により受講者と相談の上変更する可能性がある。
講義の実施日は①10/4（土）②10/11（土）③11/1（土）④11/22（土）⑤12/6（土）の3～5講時を予定。
Rの演習を実施するため，「多変量解析演習」または「定量的データ分析演習」の講義が履修済みであることを本講義の履修条件とする。
興味を持った内容はご自身でWeb・書籍などで学習することを推奨する。
アクティブラーニング/Active Learning
使用システム/System Tools
e-class
＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞
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平常点
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40%
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出席
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小レポート
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30%
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授業中の成果物を提出（5回）
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最終レポート
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30%
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講義内容に対する理解の確認
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＜参考文献/Reference Book＞
講義中に紹介する。
＜連絡方法 / Contact method＞
科目担当者への連絡方法/Contact method from student to instructor
e-mail
科目担当者からの連絡方法/Contact method from instructor to students
e-mail
＜備考/Remarks＞
本講義は，マーケティングリサーチの企業からデータサイエンティストをゲストスピーカーに迎えて実施する。
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