Магистратура
2021/2022
Научно-исследовательский семинар "Сбор и обработка исследовательских данных"
Статус:
Курс обязательный (Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Кто читает:
Департамент маркетинга
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящий научно-исследовательский семинар предназначен для слушателей магистерской образовательной программы «Маркетинг: цифровые технологии и маркетинговые коммуникации» и посвящен маркетинговым моделям и процессу их построения. Основное внимание уделяется тем моделям, которые могут помочь менеджерам в принятии маркетинговых решений. Поскольку модели отражают взаимосвязи маркетинговых переменных, то уже сам процесс их построения способен улучшить качество принимаемых маркетинговых решений, не говоря о конечном результате их применения. Чтобы маркетинговая модель принесла пользу, менеджеры должны четко представлять себе, что эта модель описывает, а что – нет. Только тогда они могут, делая на основе модели выводы, одновременно оценивать их адекватность, принимая во внимание обстоятельства, выходящие за рамки модели. НИС «Сбор и обработка исследовательских данных» (2 курс) предполагает, что студентами уже освоен базовый комплекс экономических дисциплин, они владеют маркетинговыми понятиями и методами маркетинговых исследований, хорошо представляют себе практические задачи в этой области и, кроме того, имеют серьезную подготовку по математической статистике. В части программного обеспечения необходимо владение средствами Microsoft Office, а также знакомство с программным пакетом SPSS. В этом случае построение маркетинговых моделей будет воспринято студентами как естественное приложение базовых знаний. Задача курса – ознакомить студентов с общими принципами в области маркетингового моделирования и дать возможность практически овладеть основными навыками такого рода деятельности. Компьютерные методы анализа данных находят все более широкое применение в сфере принятия маркетинговых решений.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины являются вооружение слушателей навыками владения техникой моделирования в реальных условиях для принятия маркетинговых решений на фирме или предприятии.
- Целями освоения дисциплины являются вооружение слушателей навыками использования моделей в реальных условиях для принятия маркетинговых решений на фирме или предприятии: например, решений по сегментированию рынка, позиционированию и продвижению товара, ценовой политике и других.
Планируемые результаты обучения
- Знает гипотезы, которые проверяются на основе частотного распределения ответов.
- Знает шкалы маркетинговых данных
- Освоил кластеризацию методом К-средних.
- Освоил конджойнт (совместный) анализ данных.
- Освоил метод Classification Tree из программного пакета SPSS.
- Освоил метод иерархической кластеризации.
- Освоил метод оптимального шкалирования (категориальный метод главных компонент, CatPCA).
- Освоил общие принципы проверки статистических гипотез
- Освоил факторный анализ (метрический метод главных компонент, PCA).
- Умеет проверять гипотезы, сформулированные на основе таблиц кросс-табуляции.
- Умеет рассчитывать и объяснять статистические характеристики показателей
- Умеет строить таблицы кросс-табуляции маркетинговых данных.
- Умеет строить частотные распределения
Содержание учебной дисциплины
- Базовый анализ данных: шкалы маркетинговых данных; частотные распределения, расчет статистических характеристик показателей
- Базовый анализ данных: общие принципы проверки статистических гипотез; гипотезы, проверяемые на основе частотного распределения ответов
- Базовый анализ данных: кросс-табуляция маркетинговых данных; проверка соответствующих гипотез
- Углубленный анализ данных: конджойнт (совместный) анализ
- Углубленный анализ данных: факторный анализ (метрический метод главных компонент)
- Углубленный анализ данных: оптимальное шкалирование (категориальный метод главных компонент)
- Углубленный анализ данных: кластерный анализ (иерархическая кластеризация, кластеризация методом К-средних)
- Углубленный анализ данных: метод Classification Tree из программного пакета SPSS
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.4 * Домашнее задание + 0.6 * Экзаменационный тест
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Галицкий, Е. Б. Маркетинговые исследования. Теория и практика : учебник для вузов / Е. Б. Галицкий, Е. Г. Галицкая. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 570 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-3225-6. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/425174 (дата обращения: 20.08.2020).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Маркетинговые исследования : учебник для магистров, Галицкий Е.Б., Галицкая Е.Г., 2012