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マスとデジタル施策を横並びで評価する手法を演習形式で学び、統計リテラシーを高める「ビジネス専門書」
『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』「統計学が最強の学問である」著者の西内 啓氏推薦！
マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか？
Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。
データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。
『もともと統計学には無縁だった筆者は、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるマーケティング・ミックス・モデリング（MMM）を知りました。
それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。
それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。
本書では統計学に初めてチャレンジする方がそれを習得することを目指したものです。
本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」を目指しました。』（著者の言葉より）
本書は8章＋付録演習で構成されています。
●演習内容
第1章　演習をはじめる前に
第2章　顧客データ（質的データ）をクロスセクションデータとして分析
第3章　アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備（データをチェック）
第4章　Excel分析ツールを使って回帰分析
第5章　残存効果などを加味して予測精度を上げる
第6章　予算配分最適化シミュレーション
第7章　ECとコールセンター　2つの売上への影響を加味した予算配分最適化
第8章　補足解説（演習を終えた方へ）
付録
演習第1章では、マーケターの意思決定の多くを占める効果検証法や、データ分析の種類を整理します。
第2章では顧客データ（質的データ）をクロスセクションデータとして分析します。
第3章～第4章では、アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備をします。
第5章では、残存効果などを加味して予測精度を上げていきます。
第6章では、予算配分最適化シミュレーションを行います。
第7章ではECとコールセンター、２つの売上に対する影響を加味した予算配分最適化シミュレーションを行います。
第8章では補足解説として、ここまでの演習を終えた方向けに、モデル選択視点や統計的因果推論の知識について簡単に解説します。
ぜひ本書と一緒に取り組み、データ分析の感覚を身につけてください。演習ファイルは本書サイトからダウンロード可能。
●備考
・本書の演習では、Excelのほか、「エクセル統計（体験版）」も使用します。
「エクセル統計」はExcel上で動作し、Excelのメニューに統計解析の手法を追加する統計解析ソフトです。