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単位

3年

2021年度後期

本講義では、経営・経済分野のデータ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学びます。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、社会の広い分野で必要とされるデータサイエンス力の高い人になるためのデータサイエンスの考え方を身につけることを目指します。

本講義の目標は、第1に、データサイエンスの基礎的な理論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、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）の3分野について、それぞれ基礎的な理論の修得を目指します。この中で、経営・経済分野における代表的な分析手法についての理解を深めます。第2に、これらを通じ、経営・経済データ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
第２回　データサイエンスとは
第３回　情報（Information）(1)：データとは，情報とは
第４回　情報（Information）(2)：ビジネスと情報
第５回　統計（Statistics）(1)：データの中心を調べる
第６回　統計（Statistics）(2)：データの散らばりを調べる
第７回　統計（Statistics）(3)：データの構成を調べる
第８回　調査（Research）(1)：データの種類
第９回　調査（Research）(2)：調査の方法
第10回　調査（Research）(3)：抽出の方法
第11回　企業活動とデータ
第12回　データの集中度を調べる(1)，不平等度分析
第13回　データの集中度を調べる(2)，集中度分析
第14回　データの集中度を調べる(3)，決定木とジニ係数
第15回　まとめ
※上記は目安としての標準的な授業計画です。実際はクラスの進展度等により変更されます。

ビジネス統計学、ビジネスデータ分析

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（30分以上は復習にかけましょう）。

『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、関数電卓を持参してください。