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マーケティングとはどのような活動なのか，またその活動に必要で有効な分析にはどのような方法があるのかについて，基本的事項から，活用例に重点を置いて「R」を用いた詳細な分析まで，実際のビッグデータを用いて学習できる。

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◆読者対象◆
学生あるいは実務においてデータ解析やマーケティングに興味を持つ方を対象にして，ビッグテータを用いてどのようなことができるのかを分かりやすく解説した。

特に以下の方々に読んでいただきたい。
・マーケティングは第一次産業から第三次産業，さらに非営利組織においても不可欠となっている。そのマーケティング活動に従事されている方やこれから従事される方。特に，POSデータやECサイトなどのビッグデータの扱いに携わっている方。
・どのような産業あるいは組織においてでも，改善や課題解決に統計手法によるデータ分析を考えている方。

◆書籍の特徴◆
本書は，主に小売業のマーケティング活動をイメージした内容構成になっている。
まず現代のマーケティングとはどのような活動なのか，またその活動に必要で有効とされている分析にはどのような方法があるのかについて基本的な事項から説明している。
マーケティング分析では，実際のビッグデータを用いて課題のとらえ方から，「R」を用いた詳細な分析まで学習できるようになっている。「R」は，多くの方に使われている統計解析向けのオープンソース／フリーソフトウェアである。
本書では，「R」の初学者でも理解できる工夫をした。活用例に重点を置き，手法の解説は最小限に留めている。活用に重きを置く読者は，「R」をインストール後に第2章から読み始めてもよい。
各章では，「例」でコマンドの説明を行い，「例題」で実際のデータを用いた活用例を示している。さらにビッグデータに対しての活用方法を「課題」で学習できるようになっている。

◆キーワード◆
ビッグデータ，「R」，データサイエンス，多変量解析，主成分分析，回帰分析，クラスター分析，対応分析，判別分析，アソシエーション分析，コンジョイント分析，決定木分析，テキストマイニング，商圏データ，ハフモデル，売上予測，店頭マーケティング，セールスプロモーション，購買行動，価値観，顧客ロイヤリティ，マーチャンダイジング，ブランド戦略，Webマーケティング，ECサイト

1．マーケティングにおけるデータ解析の基礎
1.1　マーケティングの変遷
1.2　マーケティングにおける統計的考え方
1.3　Rのインストールと分析の準備
　1.3.1　Rのインストール
　1.3.2　作業フォルダの設定
　1.3.3　Rの起動と設定確認
1.4　統計解析の基礎
　1.4.1　平均値などいくつかの基本統計量
　1.4.2　ヒストグラム
　1.4.3　母集団の比較
1.5　Rによる分析
　1.5.1　R言語の説明と使用例
　1.5.2　データの読み込み―ファイル形式の変換―
演習課題

2．商圏と売上予測
2.1　商圏データ
2.2　従来の商圏把握方法
　2.2.1　Reillyの法則
　2.2.2　Huffモデル
2.3　実商圏調査の変化
2.4　主成分分析による商圏の分析
2.5　売上額予測のための重回帰分析
　2.5.1　重回帰分析
　2.5.2　予測モデルの構築
　2.5.3　主成分回帰モデル
2.6　Rによる変数統合と重回帰分析
　2.6.1　主成分分析
　2.6.2　重回帰分析
演習課題

3．店頭マーケティング（セールスプロモーション）
3.1　購買行動と価値観
3.2　主成分分析による消費者価値観の分析
3.3　クラスター分析による消費者の分類と解釈
3.4　対応分析による消費者あるいはクラスターの解釈
3.5　判別分析による消費者の判別
3.6　アソシエーション分析による購買商品の傾向把握
3.7　顧客満足度と顧客ロイヤリティ
演習課題

4．マーチャンダイジング
4.1　戦略事業計画
　4.1.1　PPMの概要
　4.1.2　PPMにおける事業の特徴の紹介
4.2　事業目標の策定方法
4.3　コンジョイント分析による製品企画
4.4　ブランドとブランドの効果
4.5　ブランド戦略
4.6　決定木分析による店舗選択の分析
演習課題

5．Webマーケティング
5.1　アンケート調査方法とWeb情報
　5.1.1　目的
　5.1.2　集計方法
　5.1.3　アンケート調査の実施方法
5.2　ECサイトデータの分析とレコメンデーション
5.3　口コミ分析と普及メカニズム
5.4　市場原理の確認とテキストマイニング
　5.4.1　市場原理の確認
　5.4.2　テキストマイニング
演習課題

引用・参考文献
索引