データサイエンスとビジネス

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田浦　元

ビジネスに必要なデータサイエンス力を身につけよう

2.00単位

3年

2020年度後期

本講義では、第1に、データサイエンスの基礎的な理論について学びます。統計的手法の理解に加え、調査や統計についても学習します。第2に、経営・経済分野におけるデータサイエンス手法について学びます。同分野における代表的な分析手法、マーケティング分野の応用例、アンケート調査の分析の実際など、ビジネスの場における具体的な事例を中心に学びます。

【到達目標】
本講義の目標は、経営・経済分野において、ビッグデータや大規模調査データなどから、有用な情報を正しく読み解き、正しい意思決定を行なうためのデータサイエンスの基礎的な手法とプロセスを修得することです。経営・経済系のデータサイエンス科目として、調査（Research），情報（Information），統計（Statistics）について学び、ビジネスデータを用いたデータサイエンスの考え方を身につけます。

【身につく力】
「知識・理解」「論理的思考力・分析力」「問題解決力」

第１回　ガイダンス，データサイエンスとは
第２回　データサイエンスの基礎(1)：調査（Research）(1)，データの種類，調査の方法
第３回　データサイエンスの基礎(2)：調査（Research）(2)，全数調査と一部調査，抽出の方法
第４回　データサイエンスの基礎(3)：情報（Information）(1)，ビジネスと情報
第５回　データサイエンスの基礎(4)：情報（Information）(2)，データの作成，クリーニング
第６回　データサイエンスの基礎(5)：統計（Statistics）(1)，統計とは，公的統計の利用
第７回　データサイエンスの基礎(6)：統計（Statistics）(2)，さまざまな調査データの活用
第８回　データサイエンスとビジネス(1)：企業活動とデータ，販売データとPOS
第９回　データサイエンスとビジネス(2)：マーケティング分析(1)，クラスタリング
第10回　データサイエンスとビジネス(3)：マーケティング分析(2)，アソシエーション分析
第11回　データサイエンスとビジネス(4)：アンケート調査
第12回　データサイエンスとビジネス(5)：分割表，クロス集計
第13回　データサイエンスとビジネス(6)：決定木とジニ係数
第14回　データサイエンスとビジネス(7)：アンケート調査の分析
第15回　授業のまとめ

ビジネス統計学、ビジネスデータ分析、データマイニング論、データマイニング演習

本講義は、前回までの授業内容を踏まえて新たな学習を行う積み上げ式の科目です。そこで特に復習に重点を置き、予習・復習を行うことが効果的です。

『調査と分析のための統計　社会・経済のデータサイエンス（第2版）』（上藤一郎，森本栄一，常包昌宏，田浦元著，丸善出版，2013年，2500円）

授業で適宜紹介します。

定期試験を実施します。　

定期試験（70％），授業内で行なう課題（小テスト等，30％）により評価します。

毎回、関数電卓を使用します。