データサイエンスとビジネス

24040

田浦　元、得津　康義

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

2023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。（小テスト・課題等は授業の進捗に応じ不定期に実施します。小テストの解答は、基本的には次週の授業の冒頭に解説付きで行ないます。）

本講義の目標は、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。また、経営・経済分野における代表的ないくつかの分析手法についての理解を深めます。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，データサイエンスとは
第２回　情報（Information）：データとは，情報とは，データの種類
第３回　調査（Research）：調査の方法，抽出の方法
第４回　統計（Statistics）：データの特性値
第５回　調査（Research），情報（Information），統計（Statistics）
第６回　企業活動とデータ(1)：回帰分析(1)：回帰分析の基礎理論
第７回　企業活動とデータ(2)：回帰分析(2)：回帰分析の計算の基礎
第８回　企業活動とデータ(3)：回帰分析(3)：回帰分析の実際
第９回　企業活動とデータ(4)：回帰分析(4)：回帰分析の実践
第10回　企業活動とデータ(5)：データの関係や集中を調べる(1)：基礎理論
第11回　企業活動とデータ(6)：データの関係や集中を調べる(2)：計算の方法
第12回　企業活動とデータ(7)：データの関係や集中を調べる(3)：分析の実際
第13回　企業活動とデータサイエンス(1)：理論と応用
第14回　企業活動とデータサイエンス(2)：意義と限界
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。

定期試験（90％），授業内で行なう小テスト・課題等（10％）により評価します。（授業への参加度は小テストの得点により計ります。）

本講義では科目の性質上、数学の使用は避けられません。高校までの数学の修得が十分でない受講者は、適宜、高校までの数学を独習で復習し理解して講義に臨んでください。また、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（90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，購入任意）

ビジネス統計学を修得済であることが望ましい。

定期試験を実施します。定期試験は参照不可、かつ、全問が計算を要する客観回答問題です。

定期試験（90％），授業内で行なう小テスト・課題等（10％）により評価します。（授業への参加度は小テストの得点により計ります。）

毎回、平方根の計算ができる電卓を持参してください。