科目ナンバー

EG-EE5-007L

履修条件・関連科目等

ビジネスデータ分析 I 、もしくは特殊講義（ビジネスデータ分析 I ）を履修していることが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

＜概要＞
経営者やビジネス・プロフェッショナルがいろいろな場面でのデータによる分析判断を可能にするために
ビジネスインテリジェンスの理解を深め、企業内に広め、活用されていく為の基礎知識を得られることを目標にしている。
ビジネス・データ分析として必要な機能や要素は何か、その中でも高度なデータマイニング技術が活用されている場面や各種データ分析活用の先進事例などを、判り易く解説する。 また実在する企業の販売データをもとに学習し、それらを通して経営レベルでのデータマイニングの有効的活用法を知識として定着できることを目指す。

＜人数＞
講義は演習も行うため、可能な限り少人数で行います。履修希望者が相当数を超える場合には、事前課題を行い選抜します（注：下記「その他特記事項」を参照のこと）

＜講義曜日＞
金曜3限
初日はガイダンスのみ

＜言語＞
日本語

＜進め方＞
講義と演習を織り交ぜた形をとります。場合によってはグループワーク形式をとります。

＜外部招聘者＞
検討中

科目目的

ビジネスの現場では、さまざまな課題に直面しています。課題のない仕事などありません。
特に最近では、IoTなどの進化やセンサーコストの低減により、さまざまなデータに向き合う時代となってきました。

そういうとき、何から手をつければよいのかを考え、自ら「問い」を設定することが求められています。そしてどんな着眼点で分析すればよいのでしょうか。

本講義の目的は、知識としての分析手法といういよりも、分析にあたっての汎用的な思考委テクニックを身に着けて、社会にでてからも分析スキルを発揮できるようになっていただきたい、ということが本科目の目的です。

到達目標

ビジネス分析の流れと、どのような場合にどんな手法が適正かを理解し、各分析の基礎的な方法を実施できること。

授業計画と内容

Day1：イントロダクション
Day2：ビジネスインテリジェンスとは何か

Day3：プロダクトアウトとマーケットイン（紹介）
Day4：ピラミッドプリンシパル（紹介）

Day5：プロダクトアウトとマーケットイン（演習・発表）
Day6：ピラミッドプリンシパル（演習・発表）

Day7：視点の転換（着眼点）その１紹介
Day8：同（演習・発表）

Day9：テキストマイニングを学ぶ（紹介）
Day10：同上

Day11：テキストマイニング演習（グループワーク）
Day12：同　発表

Day13：意思決定のための選択肢（演習・発表）
Day14：まとめ、レポート

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

伊藤忠商事　15年（含 海外駐在）
大手外資系コンサルティングファーム　10年
自動車メーカー（日系、欧州系）４年
パナソニック等の家電製品開発会社　代表取締役副社長　３年

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験の事例を織り交ぜながら講義する予定

テキスト・参考文献等

PCでEXCELが使えればOK

その他特記事項

参考URL