※本書の演習では、ExcelのほかにWindows版Excel上で動作する「エクセル統計(体験版)」を使用します ※Macには対応していないことにご注意ください 『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を用いた演習でクラスター分析やMMMにチャレンジしながら、統計や因果推論の知識について知る。データドリブンな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、マーケティング・アナリストとして独立するまでになりました。自らが得た知識や分析スキルを共有するために、Excelでデータを触って学び、分析の内容を感覚的に理解するための書籍を作りました。投資判断の精度を上げる本来高度で提供価値の高いサービスです。本書ではデータ分析の前提知識がない方がMMMのような戦略を導くために重要な分析を理解することを目指したものです。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） ●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章では顧客データをクロスセクションデータとして分析します。 第3〜4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。