データアナリストもLinuxについて学んでみる

はじめに

もともとデータアナリストとして働いているのですが、最近、エンジニアと一緒に仕事をすることが増えたので、良いとされている教科書を読むなどしています。その中で、『新しいLinuxの教科書』がわかりやすく書かれていたので、今回はそこで出てきたコマンドたちを箇条書きにして忘備録としておきたいと思います。なのでいつもよりショボいです。
普段、Rをメインとして機械学習・クローリング目的でPythonを扱うものとしては、エンジニア寄りの知識が薄いなぁと課題に感じていたので、これを良い機会と思ってCLIへの耐性を付けていきたいと思います。

感想

分析業務において、仮想環境でCentOSやUbuntuを扱うことはあるのですが、分析環境を作った上で、クローリング業務・RPAシステムなどのスケジュール実行をするくらいで基礎からちゃんと勉強したわけではありませんでした。そのため、教科書には知らないコマンドもありました。
この本はLinuxを使って開発する際の作法(移植性大事、GUI使うな、十字キー使うな)から、歴史的なコマンドの変遷、シェルスクリプトを用いた作業の効率化、Gitなどのチーム開発ツールの紹介まで幅広く扱われていて十分な内容だと思いました。図による解説もあるので、普段R使っているような非エンジニアでも読めるはずです。これからエンジニアと一緒に分析業務をしていくデータアナリストの方には強くおすすめできる本だと思います。Rでの当たり前の機能が、Linuxのシェルで普通にあるんだと色々と学びがありました。

コマンドたち

date

現在の日時の表示

echo

文字列の表示

pwd

現在のディレクトリを確認

cd

カレントディレクトリの変更

ls

ディレクトリ内のファイルの表示、オプションでパターン指定も可能

mkdir

ディレクトリを作成する、pオプションで深い階層も一気に作れる

touch

ファイルを作成する

rm

ファイル・ディレクトリを削除する

rmdir

空のディレクトリを削除する

cat

ファイルを表示する

less

ファイル内容をスクロール表示する

cp

ファイル・ディレクトリをコピーする

mv

ファイル・ディレクトリを移動する

ln

ファイルにリンクを張る

find

ディレクトリツリーからファイルを探す

locate

ファイル名データベースからファイルを探す(高速)、何日か前のファイルを探すの適している。

which

コマンドのフルパスを表示する

alias

エイリアスの設定(わかりやすい別名を与える)

set

bashのオプションを切り替える

shopt

bashのオプションを切り替える(種類豊富)

PATH

コマンド検索パス

printenv

環境変数の表示

export

環境変数の設定

sudo

コマンドをスーパーユーザとして実行

ps

プロセスの表示(x, ux, ax, aux, auxww)

jobs

現在のジョブ一覧を表示

fg

ジョブをフォアグラウンドにする(入力受付状態にする)

bg

ジョブをバックグラウンドにする

kill

ジョブ・プロセスを終了させる

|

パイプライン(処理と処理をつなぐ)
R使いからするとRのdplyrでパイプ処理を知ったので、Linuxに普通にあるのを知れて新鮮な気分になった。

head

先頭の部分を表示
こちらもRでよく使うものですね。

du

指定したファイルやディレクトリの使用容量を表示する

wc

入力ファイルの行数・単語数・バイト数を数える

sort

行単位でテキストを並び替える

uniq

同じ内容の行を省く

cut

入力の一部を切り出して出力する(元データから特定の部分を抽出したい際など)

tr

入力の文字を置き換える・削除もできる(-d)

tail

ファイルも末尾部分を表示する

diff

二つのファイルの差分を表示する

grep

文字列を検索する

sed

テキストの編集を元ファイルを変更せずに行える

awk

テキストの検索や抽出・加工などの編集操作を行う(sedより高機能で、スクリプトは「パターン」と「アクション」からなる)
・列選択もできる
 ・CSVファイルからのスコア集計などもできる。
 ・あんちべさんの本『データ解析の実務プロセス入門』でも紹介されていた。

xargs

標準入力として引数のリストを与える(findやgrepとの組み合わせで使うことが多いらしい)

tar

ファイルをアーカイブファイルにまとめたり、アーカイブファイルから元のファイルを取り出したりする

gzip

ファイルを圧縮・展開する(一つのファイルしか圧縮できないのでtarとの併用を行う)

bzip2

gzipよりも高い圧縮率で圧縮を行うが、gzipよりも圧縮・展開に時間がかかる

zip

アーカイブと圧縮を同時に行う(多くのディストリビューションで標準インストールされていない。unzipも必要)

git

ファイル変更履歴を保存し管理するツール
 ・git init リポジトリを作成
 ・git add コミット対象として登録
 ・git commit コミットする
 ・git status ワークツリーの状態を表示
 ・git diff 差分を表示する
 ・git log 履歴を表示する
 ・git revert コミットを取り消す
 ・git branch ブランチの一覧表示、新しくブランチを作成
 ・git checkout ブランチを切り替える
 ・git merge 指定したブランチを現在のブランチにマージする
 ・git branch -d ブランチを削除する
 ・git push 変更の履歴を送る
 ・git clone リポジトリを複製する
 ・git remote add リポジトリパスに別名を設定する
 ・git fetch 他のリポジトリの変更を取り込む

yum

パッケージ管理(CentOS)
 ・yum install パッケージのインストール
 ・yum erase/remove パッケージのアンインストール、削除
 ・yum search パッケージの検索
 ・yum info パッケージの詳細情報を表示

apt

パッケージ管理(Ubuntu)
 ・sudo apt-get install パッケージのインストール
 ・sudo apt-get remove パッケージの削除
 ・sudo apt-get purge 設定ファイルも含めた完全削除
 ・apt-cache search パッケージを検索

ssh

リモートログインする

info

オンラインマニュアルを表示する(索引や階層構造を設定できるなどmanより充実)

参考文献

新しいLinuxの教科書

データマイニングに関するSlideShareを大量に集めてみた#2

前回の「SlideShareの機械学習に関するスライドを大量に集めてみた」でSlideShareの検索機能に不満のある方が、やはりおられたようなので、他のバージョンも作っていきます。今回はGoogleのsiteコマンド検索( 「データマイニング site:slideshare.net 」)でヒットした520件を対象にWebスクレイピングし、タイトルで検索できるようになっています。前回からの改良点は、URLがリンクになっている点です。(スマホユーザーも嬉しい)
ビュー数順に並んでいますが、TablePressのビュー数でソートするとどうやら整数と認識されていないようで、うまく並び替えができないようです。

たまに企業での分析事例共有などのスライドもあるので、仕事のアイデアも手に入ったりします。書籍になっていなかったりするし、Google検索だけで見つけようとすると大変なので、この試みは当分続けていこうと思います。本文内のテキストを取得してタグ付けしておくのも行う予定です。

urlTitleViewsTime
https://www.slideshare.net/m884/japan-r-15432969はじめての「R」182013Nov 30 2012
https://www.slideshare.net/canard0328/ss-44288984機械学習によるデータ分析まわりのお話178323Feb 4 2015
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/tokyo-webmining-openingtalkオープニングトーク-創設の思い・目的・進行方針 -データマイニング+WEB勉強会@東京167432Jun 19 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/randomforest-web「はじめてでもわかるRandomForest入門-集団学習による分類・予測-」-第7回データマイニング+WEB勉強会@東京146948Sep 25 2010
https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/dau-21559783DAUを評価指標から捨てた会社の話#tokyowebmining110709May 20 2013
http://www.slideshare.net/takashijozaki1/cb21-seminar130830-tjo-25765789最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」108057Aug 30 2013
https://www.slideshare.net/AntiBayesian/1-41592008企業における統計学入門87419Nov 15 2014
https://www.slideshare.net/cocodrips/pyconjp強くなるためのプログラミング-プログラミングに関する様々なコンテストとそのはじめ方-#pyconjp84128Oct 10 2015
https://www.slideshare.net/checkpoint77/pythonweb-38279221PythonによるWebスクレイピング入門69100Aug 23 2014
https://www.slideshare.net/komiyaatsushi/newman-6670300Newmanアルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング65293Jan 23 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/hadoop-hadoop-conference-japan-2011-hcj2011『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-HadoopConferenceJapan2011-#hcj201159005Feb 22 2011
https://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark-sparkApacheSparkの紹介(前半:Sparkのキホン)48394May 29 2014
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-3836773[R勉強会][データマイニング]R言語による時系列分析45819Apr 23 2010
https://www.slideshare.net/yokkuns/ss-8425312時系列分析による異常検知入門45678Jun 25 2011
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/hcmpl140712-tjoデータ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)44743Jul 11 2014
http://www.slideshare.net/SatoruYamamoto/30r30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト44112Jun 28 2014
http://www.slideshare.net/takashijozaki1/21-2158307321世紀で最もセクシーな職業!?「データサイエンティスト」の実像に迫る42706May 21 2013
https://www.slideshare.net/wdkz/rstudio-13866958そろそろRStudioの話42175Aug 3 2012
https://www.slideshare.net/Memberscorp/20130327-17795909【ソーシャルメディア運用】ソーシャルメディア活用を自社マーケティングに活かすその秘訣とは?2013032740624Mar 28 2013
https://www.slideshare.net/shoheihido/120913-pfi-distデータサイエンティストのつくり方39924Sep 13 2012
https://www.slideshare.net/shoheihido/ss-25510340さらば!データサイエンティスト38795Aug 23 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/dena-46573694DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発38388Apr 2 2015
https://www.slideshare.net/akiaki5516/10rver2510分で分かるr言語入門ver2.534018Nov 9 2013
https://www.slideshare.net/langstat/kgr2-rKGR_2:Rによるテキストマイニング33475Jun 15 2012
https://www.slideshare.net/pfi/bigdata2012ml-okanoharabigdata2012mlokanohara31435Dec 24 2012
https://www.slideshare.net/MitsunoriSato/tokyor32-network-analysis-24442516実践で学ぶネットワーク分析31415Jul 19 2013
https://www.slideshare.net/teramonagi/r-7066155Rで学ぶ回帰分析と単位根検定31170Feb 26 2011
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyo-r12-rTokyor12-R言語による回帰分析入門29252Apr 23 2011
https://www.slideshare.net/ssuser5d4c73/20130727-kpi-tokyowebmining28izawaup-2463507020130727ソシャゲkpi分析tokyowebmining28_izawa_up28947Jul 25 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/introduction-torandomforest-tokyor「R言語によるRandomForest徹底入門-集団学習による分類・予測-」-#TokyoR#1128764Jan 29 2011
https://www.slideshare.net/khcoder/20141220-tokyo-webフリーソフトウェア「KHCoder」を使った計量テキスト分析―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで―#TokyoWebmining41st28343Dec 19 2014
https://www.slideshare.net/yto/perl-122546Perlで入門テキストマイニング28316Oct 1 2007
https://www.slideshare.net/keithseahus/big-datafluentdBigData入門に見せかけたFluentd入門28305Jul 20 2013
https://www.slideshare.net/pfi/ss-11474303大規模データ時代に求められる自然言語処理27303Feb 7 2012
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-r-3201648[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]はじめてでもわかる統計解析・データマイニングR言語入門27095Feb 16 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-r-4219052R言語によるアソシエーション分析-組合せ・事象の規則を解明する-(第5回R勉強会@東京)27034May 22 2010
https://www.slideshare.net/isseing333/ss-15592120おしゃスタ@リクルート26258Dec 11 2012
https://www.slideshare.net/kan_yukiko/22-web-tokyowebmining-22nd広告クリエイティブ最適化の実際 TokyoWebmining22nd 発表資料26139Sep 22 2012
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-canopy-clustering-tokyowebmining-9MahoutCanopyClustering-#TokyoWebmining925846Jan 15 2011
https://www.slideshare.net/shoheihido/jubatus-casual2-anomalyJubatusCasualTalks#2異常検知入門25687Dec 13 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-recommendation-mahout-jp-tokyowebmining-14th"MahoutRecommendation"-#TokyoWebmining14th25564Oct 15 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/dena-deep-learningDeNAの機械学習・深層学習活用した 体験提供の挑戦25288Apr 28 2016
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-33703018機械学習を用いた予測モデル構築・評価25262Apr 19 2014
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-16709258外れ値24706Feb 22 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-prmu-2011-mahout-hadoopLargeScaleDataMiningoftheMobageService-#PRMU2011#Mahout#Hadoop24291Dec 28 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahoutwebIntroductiontoMahoutClustering-#TokyoWebmining#624211Aug 21 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-4552939ベイジアンネットとレコメンデーション-第5回データマイニング+WEB勉強会@東京23938Jun 19 2010
https://www.slideshare.net/kenshinyamada5/dena-57724942DeNAの分析を支える分析基盤23892Feb 1 2016
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https://www.slideshare.net/yupa/ossbiビジネスインテリジェンス入門~OSSでBIを始めよう~10626Mar 17 2012
https://www.slideshare.net/pfi/session4-14461913Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平10434Sep 25 2012
https://www.slideshare.net/tkobaya/fose2010FOSE2010ミニチュートリアル「データマイニング技術を応用したソフトウェア構築・保守支援」10425Nov 24 2010
https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/mlbussinessヒューレットパッカード社の 社員の離職リスク予測第一回機械学習ビジネス研究会#ml_business10360Aug 28 2016
https://www.slideshare.net/shima__shima/mldm-relatedconferences2014データマイニング・機械学習関連の国際会議10125Feb 5 2015
https://www.slideshare.net/unnonouno/1-jubatus第1回Jubatusハンズオン9996Feb 18 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-11646419データマイニングCROSS2012OpeningTalk-データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望9943Feb 18 2012
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/code-score150123-tjoなぜ統計学がビジネスの意思決定において大事なのか?9939Feb 12 2015
https://www.slideshare.net/yokkuns/rweb-apiRとWebAPI9871May 21 2010
https://www.slideshare.net/Satully/web6データマイニング+WEB勉強会資料第6回9711Aug 21 2010
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/ds20141211データサイエンティスト協会木曜勉強会#04『クラスター分析の基礎と総合通販会社での活用例〜ビッグデータ時代にクラスター分析はどう変わるか〜』9451Dec 16 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/uplift-modelling-1UpliftModelling入門(1)9448Mar 4 2012
https://www.slideshare.net/SatoshiKitajima2/jfssa-taikai-opensourceオープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「RevolutionREnterprise(RRE)※Rの商用版」のご紹介9388Sep 14 2014
https://www.slideshare.net/stakemura/20111127-sales-predicitionテキストマイニングで発掘!?売上とユーザーレビューの相関分析9281Dec 1 2011
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ss-63032340イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化9274Jun 14 2016
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https://www.slideshare.net/masahirokanazaki/jaxa-23373717第21回新生流体科学セミナー@宇宙航空研究開発機構(JAXA)816Jun 23 2013
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https://www.slideshare.net/kuromoyo/ss-24336085データマイニングのテロリズム応用793Jul 17 2013
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https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlsemisupervised-knowledge-transfer-for-deep-learning-from-private-training-data[DL輪読会]Semi-supervisedKnowledgeTransferforDeepLearningfromPrivateTrainingData403Apr 14 2017
https://www.slideshare.net/YutaTakahashi-ST/ubiquitous-tipsUbiquitousTips-スキルウェンズデー369Sep 29 2016
https://www.slideshare.net/snaga/2-56614928データベースエンジニアがデータヘルスの2年間で見たもの(仮)355Jan 3 2016
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/scis2017パーソナル履歴データに対する匿名化と再識別:SCIS2017345Jan 25 2017
https://www.slideshare.net/ssuser4be374/pentaho-58886197Pentaho330Mar 1 2016
https://www.slideshare.net/BiophysicsOsaka/r-note-01ver12Rnote01_ver1.2326Aug 8 2014
https://www.slideshare.net/KoshikiValueHub/kvh-49547259KVHデータアナリティクス事業紹介322Jun 18 2015
https://www.slideshare.net/natsumiirimura/ss-61013742統計学の良著 データサイエンティストのひよこになるまで317Apr 17 2016
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/devops-76079619データ分析基盤チームにおけるDevOps307May 18 2017
https://www.slideshare.net/HirokiKitano1/ss-64769790データサイエンスビギナーズ創設に至ったわけ292Aug 7 2016
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/ngxmrubyabngx_mrubyを用いた柔軟なABテスト基盤253May 19 2017
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor60-openingTokyor60opening249Apr 22 2017
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https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/g169-2011-911-39-247250G169いとうたけひこ(2011).ミックス法のツールとしてのテキストマイニング:9.11事件の集合的記憶とその変容をどうとらえるか?日本行動計量学会第39回大会抄録集,247-250.125May 16 2016
https://www.slideshare.net/masatakasato/1-rails-201703061ヶ月で作り切る!スタートアップのためのRails爆速開発術(20170306)117Mar 6 2017
https://www.slideshare.net/yhokkey/lig-tinytextminerrLIGブログをテキストマイニングしてみたTinyTextMinerとRによる、はじめてのデータマイニング113May 24 2016
https://www.slideshare.net/michitarookano/ss-66896954仮説とデータ解析の関係111Oct 8 2016
https://www.slideshare.net/Vncareer/mu-cv-ting-nht-cho-lp-trnh-vinMẫuCVtiếngNhậtcholậptrìnhviên94Aug 8 2016
https://www.slideshare.net/ubilab_naist/senstick-70636539Senstickを利用したペン動作の解析89Jan 3 2017
https://www.slideshare.net/SampathPriyankara1/milano-opsmeetup-73777447Milanoops-meetup報告会82Mar 28 2017
https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/r143-2011-322-3141R143いとうたけひこ(2011).批判心理学の方法論の提案としてのテキストマイニング:変数心理学に対するオルタナティブ 心理科学,32(2),31-41.80Jul 5 2016
https://www.slideshare.net/ShogoTabata1/ss-71713524研究内容 カタログマイニング75Feb 3 2017
https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/r167-2013-465-475484R167いとうたけひこ(2013).テキストマイニングの看護研究における活用.看護研究,46(5),475-484.71Jul 5 2016
https://www.slideshare.net/MLABforum15/ss-55449845データマイニングが支える風力発電の社会展開70Nov 24 2015
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/ss-72830700サポーターズ勉強会スライド70Mar 5 2017
https://www.slideshare.net/k.wada/r2016-66674214統計環境R_データ分析編201634Oct 3 2016
http://pt.slideshare.net/shima__shima/mldm-relatedconferences2014/11?smtNoRedir=1データマイニング・機械学習関連の国際会議NA5 de fev de 2015
http://pt.slideshare.net/mobile/hamadakoichi/r-3754836[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]R言語によるクラスター分析-活用編NA16 de abr de 2010
https://es.slideshare.net/dena_tech/dena-ai-panelDeNAのAIとは#denatechconNA27 de feb. de 2017
http://pt.slideshare.net/yutakashino/deep-learning-libs-twm?nomobile=trueDeeplearningLibs@twmNA24 de out de 2015
http://pt.slideshare.net/wdkz/japanr2013-wdkz?nomobile=trueShiny-ServerあれこれNA7 de dez de 2013

統計解析の学習用動画まとめ

階層ベイズ&MCMC講義 (久保拓弥) 難易度★★
緑本こと、『データ解析のための統計モデリング入門』を書かれた久保先生による解説動画です。
本でいうところの8章と10章が扱われているようです。

MCMC講義(伊庭幸人) 難易度★★
伊庭先生によるMCMCの解説動画です。長いですが、丁寧に解説されています。

パターン認識と機械学習入門 第1回@ワークスアプリケーションズ

Dan Does Data: Tensor Flow, Deep MNIST for Experts

慶應大学講義 応用確率論 第十三回 ベイズの方法 カルマンフィルタ1
https://www.youtube.com/watch?v=P85JCE3tZWY

強化学習講義 (牧野貴樹) 難易度★★

多腕バンディットなど強化学習の手法についてかなり細かく説明されている動画です。長いですが、濃ゆい内容なので効率的に勉強ができると思いました。

海外のマーケティング系ジャーナルまとめ

今回は海外のマーケティング系ジャーナルについて簡単にまとめてみようと思います。

海外のマーケティング系ジャーナルとして、評価の高いものは一体何なのか、そして、そのジャーナルの特色は何なのか、少しでも説明できれば幸いです。

まず参考としたものが、海外のマーケティング系ジャーナルをランキング化したサイトです。
A Ranking of Marketing Journals
これはそもそも誰が集計してランキング化したのか気になったので、見てみると、
Michigan State UniversityのG. Tomas M. Hultさん
University of North AlabamaのWilliam T. Neeseさん
University of Arkansas at Little RockのR. Edward Bashawさん

(1) importance/prestige index
(2) popularity/familiarity index
という指標をもとにランキングしたもののようです。
ランキングの元となったデータのサンプルは1000人の学術関係者だそうです。
一旦、このランキングを信じることにしましょう!
今回はこのランキングの云々はあまり重要ではないので。

本題のジャーナルですが今回はランキング上位の4つを紹介したいと思います。
(1)Journal of Marketing
(2)Journal of Marketing Research
(3)Journal of Consumer Research
(4)Marketing Science
の計4つです。

(1)Journal of Marketing
・1936年創刊
・マーケティング系ジャーナルのリーダー的存在
・マーケティングやマーケティングマネジメントの重要な問題に焦点を当てたマーケティングの原理に関するプレミアムかつ幅広い学術雑誌
・ジャーナルのモチベーション
 理論と実践とのギャップの解消
 学術関係者と実務家の両方に共有されうる情報
 教育機関、製造業、金融業、ヘルスケアなどの産業で働くマーケターに読んでもらいたい。

・取り上げられる論文
 マーケティング問題に対する解法となる新しい手法の提示
 マーケティングのトレンドや発展を調査報告
 一般化や検証結果の提示
 新しいアイデアや理論、マーケティングの理論と実践に関する俯瞰的な情報

(2)Journal of Marketing Research
・マーケティング哲学・概念・理論から、手法・技術・応用までをテーマとしている。
・出版は臨月
・対象はリサーチアナリスト、教育者、統計家となっている。
・ジャーナルのモチベーション
 職業の最前線、最先端の情報の収集を求めているマーケティングリサーチ学問家や実務 家向けの情報の提供し、マーケティングリサーチ全体の流れを伝える。
 扱われる論文としては、マーケティング課題の解決に関する新しい技術の概念、手法、応用などがある。理論だけでなく、経験に基づいたマーケティングノウハウが示されて いる。

(3)Journal of Consumer Research
・1974年創刊
・消費者行動の説明・描写に関する学術研究が中心。
・経験的、理論的、方法論的な論文からなり、分野としては心理学、マーケティング、社会学、経済学、コミュニケーション学、人類学がこのジャーナルでは扱われる。
・経営的な話よりも、学問的な内容である。
 内容としては、ミクロレベル(ブランド選択など)からマクロレベル(唯物論的な価値の発展)まで幅広い。
・理論や統計学などに固執せずに幅広い知識が得られるかもしれません。

(4)Marketing Science
・マーケティングサイエンスはオペレーションズ・リサーチとマネジメント・サイエンスの研究機関。
・経験的、理論的な定量的なマーケティングリサーチに焦点を当てています。
・オペレーションズリサーチに重きを置いていたりするので、数学が好きな人には丁度良いかもしれません。

各々の読み比べをしていないので、あまりレベル感がわからないですが、時間の許す限り、マーケティングのTopジャーナルであるこれら4大ジャーナルを読んで行きながら各々の明確な役割の違いを体感していこうと思います。