日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学部/College of BusinessCollege of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
その他/other registrationother registration |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
データサイエンス（Data Science） |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
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| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金3･6405/Fri.3･6405 Fri.3･6405 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
BUS3010 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
その他登録/"Other" Registration"Other" Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
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| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
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| 備考/ NotesNotes |
コンセントレーション：マーケティング領域 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
BT414 |
The goal of this seminar is to acquire practical skills in the use of data within the decision-making process. In particular, we aim to teach techniques to correctly draw conclusions from empirical data, in addition to techniques to effectively communicate your findings.
As in the second year, while reviewing basic tools for data analysis such as statistics and research methods, students will improve their ability to analyze data by performing analysis on real-world data. Specifically, through repetition, students will get comfortable with the overall presentation workflow of identifying problems, setting hypotheses, planning and carrying out data collection for hypothesis testing, and executing/summarizing data analyses. Students will also gain some practical experience. This seminar will contain group work and work to be done individually.
The main objective of this third year seminar is to use various statistical models and gain a solid understanding of how to apply multivariate analysis. In addition, students will display their skills at data analysis competitions and be evaluated by people outside of the university.
Please keep in mind that class time will mainly be used for presentations and discussion of the analysis results. Research, analysis, etc. will require a significant amount of time outside of the scheduled class hours.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
この演習では，意思決定プロセスにおけるデータの活用方法を学び，その実践能力を身に付けることを目標とする。特に，客観的なデータから正しく結論を得る技術，さらに，その結果を正しく伝えられる技術の習得を目指す。
The goal of this seminar is to acquire practical skills in the use of data within the decision-making process. In particular, we aim to teach techniques to correctly draw conclusions from empirical data, in addition to techniques to effectively communicate your findings.
2年次演習と同様に，データ分析論の基礎としての，統計学や調査法などの復習を行いながら，種々の実データを用いた分析の実践を行い，データ分析力の向上を目指す。具体的には，問題の洗い出し，仮説の設定，仮説検証のためのデータ収集の計画と実践，データ分析の実行とまとめ，プレゼンテーションという流れの全体や一部の実践を繰り返し体験する。この実践は，グループとしての作業と個人作業として行われる。
3年次演習では，種々の統計モデルの活用や多変量解析の確かな習得が主な目標となる。また，外部でのデータ解析コンペへの出展を行い，大学外からの評価も受ける。
演習の時間は，主に分析結果のプレゼンテーションやディスカッションのために用いるので，演習の時間外での分析の実践などにかなりの時間が必要となることに留意して参加すること。
As in the second year, while reviewing basic tools for data analysis such as statistics and research methods, students will improve their ability to analyze data by performing analysis on real-world data. Specifically, through repetition, students will get comfortable with the overall presentation workflow of identifying problems, setting hypotheses, planning and carrying out data collection for hypothesis testing, and executing/summarizing data analyses. Students will also gain some practical experience. This seminar will contain group work and work to be done individually.
The main objective of this third year seminar is to use various statistical models and gain a solid understanding of how to apply multivariate analysis. In addition, students will display their skills at data analysis competitions and be evaluated by people outside of the university.
Please keep in mind that class time will mainly be used for presentations and discussion of the analysis results. Research, analysis, etc. will require a significant amount of time outside of the scheduled class hours.
| 1 | ガイダンス |
| 2 | ビッグデータの活用：その事例を知る |
| 3 | データベース操作とデータ分析１：大規模データの分析 |
| 4 | データベース操作とデータ分析２：大規模データからの統計的推測 |
| 5 | プロジェクト課題の説明と課題選択：分析計画の検討 |
| 6 | プロジェクト課題への取組方針のプレゼンテーション |
| 7 | プロジェクト課題分析発表１ |
| 8 | プロジェクト課題分析発表２ |
| 9 | 中間発表と振り返り１ |
| 10 | 中間発表と振り返り２ |
| 11 | プロジェクト課題分析実習 |
| 12 | プロジェクト課題春学期最終プレゼン１ |
| 13 | プロジェクト課題春学期最終プレゼン２ |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
指定された資料や書籍について，事前学習をしておくこと。なお，３年次演習から履修する場合は，統計学や社会調査に関する科目の履修を勧める。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
演習時間内でのプレゼンテーション(40%) 授業期間内レポート(3回の予定)(30%) 最終レポート(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| とくに指定しない |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 随時紹介する |
グローバル教養副専攻のデータサイエンス副専攻の修了ができるような科目履修を勧める。