マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)
マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)
strong>本, 佐藤 忠彦
マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)
によって 佐藤 忠彦
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ファイル名 : マーケティングの統計モデル-統計解析スタンダード.pdf
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内容紹介 効果的なマーケティングのための統計的モデリングとその活用法を解説。理論と実践をつなぐ書。分析例はRスクリプトで実行可能。〔内容〕統計モデルの基本/消費者の市場反応/消費者の選択行動/新商品の生存期間/消費者態度の形成/他 出版社からのコメント 本シリーズについて ビッグデータの時代ともいわれる現代社会において,統計学に裏打ちされた科学的分析,すなわち統計解析の重要性はますます高まりを見せています.その応用分野は,経済学や経営学,マーケティング,理工学,医薬・疫学,生物・農学など幅広く,また解析目的も,データに基づく数値的評価やリスク解析,統計的証拠(エビデンス)に基づく予測や政策提言など多岐にわたります.そうした統計解析を適切に実行し,解析結果から妥当な解釈を得るためには,利用する解析手法に関する正しい知識が欠かせません. 本シリーズは,基本的な統計学の知識と実践的なデータ解析との間の橋渡しを念頭に,各分野に共通する統計手法から分野特有の統計手法に至るまで,幅広い守備範囲より構成されています.各巻では理論から具体的な計算法まで,スタンダードな解析方法を第一線の研究者がわかりやすく解説します. 想定読者は初級統計学を学習済みの学部上級以上~実務家.各巻は,先端的な話題に偏ることなく,それぞれの手法の基盤的な知識,標準的な分析の流れが体系的に把握できるような構成をとります. 本シリーズが,これから統計解析の手法を学び,活用したいという多くの人々の一助になれば幸いです. 本巻について マーケティング分野では,自動的に蓄積されるビッグデータや,能動的調査で取得されるデータが大量に存在し,データ環境が劇的に変化している.そうしたデータを有効に活用し企業活動を高度化しうる情報をいかに抽出するかにつき,データマイニング手法を補って余る手法として脚光を浴びている統計的生成モデル解析がある.本書では,精巧な統計モデルの構成法を丁寧に説明し,モデルおよび推定法の数理的側面をきちんと理解し,実践に役立つ知識を与えるものである.[内容]現代マーケティングの考え方/統計モデルの基本事項/消費者の市場反応のモデル化/消費者の選択行動のモデル化/新商品の生存期間のモデル化/消費者セグメンテーションのモデル化/消費者態度の形成メカニズムのモデル化/ベイズモデルによるマーケティング現象のモデル化/付録:確率分布の基礎 商品の説明をすべて表示する
マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。
昨今、機械学習が注目されているが行動の結果であるデータをいくら精度高く分類・予測しようとマーケティングの文脈で言えば、消費者態度や行動に迫る事はできない。競争優位の源泉になり得る現象のメカニズムに迫るためには統計モデリングの利用が欠かせないという考えのもと、統計モデルの基本が取り上げられている。マーケティングサイエンスの初心者は著者が共著になっている現代マーケティング・リサーチ -- 市場を読み解くデータ分析を先に学習した後に本書に取り組む方が良いであろう。紹介されている統計モデルは以下のとおりで、マーケティング理論から始まり、その分析法と統計モデル、推定方法、分析事例という構成を取っている。・消費者の市場反応：線形回帰モデル、ポアソン回帰モデル・消費者の選択行動：ロジットモデル・新商品の生存期間：ハザードモデル（パラメトリックモデルのみ）・消費者セグメンテーション：潜在クラスモデル・消費者態度の形成メカニズム：共分散構造分析・消費者の異質性：階層ベイズモデル、線形ガウス型状態空間モデルいずれも一つのモデルで詳細には一冊の本になるほどの分量になるため、内容的にはエッセンスを抽出しマーケティングの文脈での適用例が無駄なく記述されている。逆にモデルや推定方法の詳細に踏み入る場合には参考文献にある著作をあたる必要がある。著者はベイジアンモデリングの研究者であり、現象のメカニズムに迫るためには柔軟なモデリングを可能とするベイズの導入が欠かせないとしている。ベイジアンモデリングのマーケティング研究最前線については著者のビッグデータ時代のマーケティング―ベイジアンモデリングの活用 (ＫＳ社会科学専門書)が参考になるが、内容が高度なためベイズや時系列解析を他書で学んでから挑戦すると良い。
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