Rで学ぶデータサイエンス（13）第2版

本書は基本的なマーケティング・モデルのうちいくつかを取り上げ，Rを用いた分析方法を解説し，マーケティング分野での分析に役立ててもらうことを目的としている。第2版では初版の基本的構成を維持しつつ，プログラムの説明部分を増やし，新たな章（第7章　間隔の分析）や節（第6章　6.5　潜在クラス分析)を加えた。「第7章　間隔の分析」では顧客の来店や購買の間隔を分析するための基本的なマーケティング・モデルについて解説している。マーケティング分析においても顧客や購買者に関する分析がさらに重要となっているため新たな章とした。さらに「第6章　6.5　潜在クラス分析」では，カテゴリカルデータを分析するために有用な潜在クラス分析を取り上げ，そのモデリングと推定方法について解説する。 第1章　マーケティング・モデルとは 1.1　マーケティング現象のモデリング 1.2　マーケティング・モデルと統計ソフト 1.3　本書の構成と使い方 第2章　R入門 2.1　Rを使うための準備 2.2　演算とデータ 2.3　グラフィックス 2.4　Rを利用したデータ解析 第3章　確率・統計とマーケティング・モデル 3.1　マーケティングで利用されるデータ 3.2　確率的現象 3.3　確率分布 3.4　最尤法による推定 第4章　市場反応の分析と普及の予測 4.1　市場反応モデルの目的 4.2　売上モデル 4.3　市場シェアモデル 4.4　市場反応の分析結果の経験的一般化 4.5　普及の分析 第5章　選択行動の分析 5.1　選択モデルの考え方 5.2　ロジットモデルの推定 5.3　ランク・ロジットモデルによる順序データの分析 第6章　セグメンテーションと潜在クラスモデル 6.1　セグメンテーションの方法 6.2　潜在クラスモデルとは 6.3　EM　アルゴリズム 6.4　潜在クラスモデルの応用1：潜在クラス・ロジットモデル 6.5　潜在クラスモデルの応用2：潜在クラス分析 第7章　間隔の分析 7.1　離散時間モデル 7.2　連続時間モデル 7.3　間隔モデルの推定 7.4　比例ハザードモデル 第8章　マーケティングとベイズ統計学 8.1　マーケティング・モデルにおけるベイズ統計学の利用 8.2　ベイズ推定 8.3　確率分布に従う乱数の発生 8.4　MCMC法による推定 8.5　MHサンプリング 8.6　消費者間の異質性と階層ベイズモデル 引用文献 索　　引