- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70641
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 経営データ分析実習
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/1
- 担任者名
Instructor - 伊佐田 文彦
- 曜限
Day/Period - 水3
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
実験・実習・製図（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
データサイエンスの適用領域の1つとして，企業の経営戦略や組織に関する領域があります。企業の経営において，従来，会計やオペレーション領域等では定量的な分析が行われてきた一方で，戦略策定や組織マネジメント等の領域は，ともすると定性的な経験や勘に頼りがちでした。しかしながら，今日，企業の経営において様々なビッグデータの利用が可能となり，経営環境や組織の定量的な分析による，科学的な経営戦略の策定や組織マネジメントが行われるようになっています。本実習では，多変量解析，テキストマイニング，社会ネットワーク分析などといった手法やツールの基礎的知識を学習しつつ，演習を交えて，データサイエンスの経営戦略や組織マネジメントへの適用方法について学習します。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
3.主体的な態度
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
経営データの分析のための諸分析手法の基礎を理解している。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
データに基づいて，企業経営や組織に関する諸問題を分析できる。
③主体的な態度の観点
経営課題について，分析結果に基づいた考察ができる。授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
・プレゼンテーション（スピーチ、模擬授業等含む）
・課題探究（プロジェクト学習、課題解決型学習、ケーススタディ等含む）
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 経営領域における多変量解析の目的と方法
第2回 需要予測
第3回 競争環境分析
第4回 市場調査
第5回 製品企画
第6回 意思決定技法１
第7回 意思決定技法２
第8回 経営領域におけるテキストマイニングの目的と方法
第9回 経営環境データの収集
第10回 データベースの分析
第11回 分析結果の考察と報告
第12回 経営領域における社会ネットワーク分析の目的と方法
第13回 組織データの収集
第14回 データベースの分析
第15回 分析結果の考察と報告授業時間外学習 / Expected work outside of class
毎回の授業時に課題を指示する。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
授業時に指示する実習課題(100%)基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
経営データの分析のための諸分析手法の基礎を理解できていること。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
データに基づいて，企業経営や組織に関する諸問題を分析できていること。
③主体的な態度の観点
課題について，分析結果に基づいた考察ができること。
- 教科書
Textbooks
授業中に適宜指示します。
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参考書
References 寺島拓幸 SPSSによる多変量データ分析 東京図書 978-4-489-02256-2
安田雪 ネットワーク分析 新曜社 978-4-7885-0584-1
- フィードバックの方法
Feedback Method
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 授業の前後に対応します
- 備考
Other Comments