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入学年度
app year
科目名(クラス)
Course Title
単位数
credits
開講期
year
時間割
担当教員名
Instructor(S)
2007~経営データ解析論特講
4
通年
水曜日6時限
東渕 則之

1.サブタイトル Subtitle
データを基礎に置く経営とデータサイエンスを学ぶ
2.関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy
ディプロマ・ポリシー
指導教員の教育・研究指導と経営学、管理工学、会計学、商学、産業社会等の諸分野の特講科目を受講することによって学識とスキルを培い、教育・研究機関、企業、組織などにおいて教育・研究者、高度専門職業人、指導的人物として必要な能力が修得できる。
3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course
環境変化が激しい昨今、経験と勘だけに頼る経営者は失格です。データを正しく読み解き、そこから得られた情報を経験と勘と併用し、意思決定する姿勢が不可欠です。
本講義では、経営上の意思決定に際して、データを適切に解析し、意思決定に活かす方法を身につけることを目的とします。
その上で、データサイエンスの基礎として、AIやその産業分野への応用についても学びます。
4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline
今年度の本講座の基本プログラムは以下のように構成(予定)しています。

第1回 イントロダクション(第30回の講義終了後に自分が到達しておきたい目標を各自設定する等)
第2回 経営データ解析の役割とExcelの基本、ビジネスデータをみつめる
第3回 Excelのデータベース機能を使って、並べ替え・抽出のやり方を学ぶ、簡単にできるExcelによるアンケート集計のやり方1 ~単数回答と複数回答
第4回 簡単にできるExcelによるアンケート集計のやり方2 ~単純集計とクロス集計、Excelのピボットテーブルでできるすごく簡単な多次元分析
第5回 Excelや統計手法を使わないで凄いことができる1 ~知っている情報をもとに推定するフェルミ推定、Excelや統計手法を使わないで凄いことができる2 ~四則演算による簡単な加工と分解を活用
第6回 データの基本的な加工方法を学ぶ1 ~比率と構成比の考え方とExcelによる実践
、データの基本的な加工方法を学ぶ2 ~指数と変化率の考え方とExcelによる実践
第7回 表とグラフを作成して情報を読む方法を学ぶ1 ~他では聞けないわかりやすい表作成の基本、表とグラフを作成して情報を読む方法を学ぶ2 ~他では聞けないグラフ作成の基本
第8回 1変数の度数分布から情報を読み取る1 ~Excelで度数分布を調べてヒストグラムを描く、1変数の度数分布から情報を読み取る2 ~度数分布と平均値・標準偏差の基礎知識
第9回 1変数の度数分布から情報を読み取る3 ~箱ひげ図と探索的なデータ解析方法の考え方
、2変数の関係から情報を読み取る1 ~変数間の関係の程度を調べるExcelによる散布図と相関係数
第10回 2変数の関係から情報を読み取る2 ~一度に多くの変数の相関係数を調べられて便利なExcelの機能、一方の変数で他方の変数を動きを説明する1 ~回帰分析の基礎知識を学ぶ(Excelによる散布図からの展開)
第11回 一方の変数で他方の変数を動きを説明する2 ~Excelによる回帰分析の簡単な適用練習、時系列データからExcelを使って情報を読み取る簡単な方法 ~データの動きのパターンを見つけて将来に伸ばす方法
第12回 時系列データからExcelを使って将来を予測する ~Excelでできる時系列分解法の体験、標本から母集団の性質を推測する ~標本平均と母集団の真の平均値の重要な関係
第13回 データから母集団平均値を推定する ~Excelでできるやさしい推定の方法
、データから母集団平均値の違いを判別する ~Excelでできるやさしい検定の方法
第14回 適用する前提条件が少なく失敗する確率が小さくて便利な解析方法を学ぶ ~ノンパラメトリック手法の考え方
第15回 「好き・嫌い」など質的なデータを統計解析するには ~Excelで分析できるように数量化する方法を学ぶ
第16回 経営データ解析をマネジメントする  ~考え方を知ることで、組織でデータ解析が有効に活用できる!
第17回 実践的なケースを想定して、データ解析にチャレンジしてみよう!
第18回 データサイエンティストに必要なビジネス知識を学ぶ
第19回 人工知能(AIビジネス)入門編(1)ディープラーニングと深層強化学習
第20回 〃(2)ビッグデータとアルゴリズム
第21回 〃(3)ビジネスのAI化がもたらす世界
第22回 ロジカルなデータ解析の考え方のポイント(1)仮説思考とデータサイエンス
第23回 〃(2)ロジカルな解析ツールとデータサイエンス
第24回 データ解析の価値創造(1)基礎編
第25回 〃(2)実践編
第26回 企業からの課題を受け取り、ヒアリングする
第27回 データを入手し、大きな視点でデータ解析を実施する
第28回 詳細にデータ解析を実施する
第29回 企業にデータ解析による解決策の提案を行い評価を受ける
第30回 振り返りとまとめ
5.利用教科書 Textbook(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
読んで使える!Excelによる経営データ解析
共立出版
東渕則之
4320018273
2006
2
6.参考書 Reference Book(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
経営統計学のマネジメント的研究
千倉書房
東渕則之
4805108614
2006
2
3
4
5
※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books

7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class時間
前回までの内容をベースにして、次回内容のテキストや(事前配布の資料がある場合は)配布資料を読み込んでくる。
2.0 時間
各自の方法で、学び考えた内容を整理して、定着させる。
2.0 時間


4.0 時間
8.フィードバック Instructor Feedback
指導教員は、毎回の発表に対してコメントを行い、その中で適切な問いかけを心がける。院生は考えの枠を越境し今までにない視点から考えることができるようなり、所期の課題を解決する道を発見できるようになる。
9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation
毎回の目標が達成できているか、何気無い会話を通して、口頭の試問を行い、その達成度を測定確認します。怪しければ0点か1点、合格ならば2点とします。その結果は毎回フィードバックし、改善のヒントにしていただきます。
ただし、欠点は気にせず、前へ前へ前進していただきたい。30回分の合計で単位認定を行いますが、最終回の配点を大きくし(42点)、下記の学習目標が達成できているかどうかを確認した上で、単位認定を行います。
10.学習の到達目標 The Main Goals of Course
経営の実践にデータを正しく活かすことができるようになることを目標とします。具体的には、経営課題に応じて、必要なデータが何であるかがわかり、それを解析する方法と手順が想起し、実際に実行できるようになることを目標とします。そこに向けて、毎回少しずつ知識を加えて行っていただきます。
11.その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students
以上は、基本プランです。受講生の方のデータ解析に関するご希望を加味して、一部を差し替えたり、詳細にするなど、オリジナルのプログラムに調整することもできます。


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