シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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商業経営論Ⅱ | 2024 | 後期 | 金2 | 商学研究科博士課程前期課程 | 寺本 高 | テラモト タカシ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CG-CM5-302L
履修条件・関連科目等
本講義は,商業経営論Ⅰ(2M0003005A01)とのセットでの受講を前提とします。
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
本授業では,企業行動や消費者行動のデータ分析の基礎的な知識や技術を習得およびその知識・技術を活用した研究遂行能力の向上を目指します。授業は演習型を中心としたうえで,分析コンテストへの参加の際に主催者から提供を受ける「コンテストデータの分析」と受講者自身の問題意識から収集する「自主収集データの分析」の大きく2つのタイプのデータ分析を行います。
科目目的
本講義では,商業経営にまつわる企業行動や消費者行動のデータ分析の基礎的な知識や技術を習得するだけでなく,その知識・技術を活用した研究遂行能力の向上を目指します。具体的には,受講生は商業経営にまつわるデータ活用を前提としたビジネスプランコンテストへの参加や受講者自身の問題意識から収集したデータの分析を通じて,上記の習得・向上を目指します。
到達目標
1.小売経営関連データや関係する消費者行動データを収集・分析するうえでの基礎知識・技能
2.研究課題設定,データ収集計画・実行,分析結果・結果からの新たな知見抽出,という定量研究の一連の推進・実行力
授業計画と内容
1. 商業経営論Ⅱの進め方,商業経営論Ⅰからの継続事項の確認
2. コンテスト6:基礎集計の検討
3. コンテスト7:分析モデルの検討
4. コンテスト8:分析結果の検討
5. コンテスト9:知見抽出と実務的示唆の検討
6. コンテスト10:報告書作成
7. 自主収集データ分析1:分析テーマの検討
8. 自主収集データ分析2:分析テーマの確定
9. 自主収集データ分析3:データ収集の検討
10. 自主収集データ分析4:基礎集計の検討
11. 自主収集データ分析5:分析モデルの検討
12. 自主収集データ分析6:分析結果の検討
13. 自主収集データ分析7:最終発表
14. 総括:今後の研究遂行に向けて
授業時間外の学修の内容
その他
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
ほぼ毎回,課題の進捗や成果に関する発表をしてもらうため,その準備が必要になることは留意しておいてください。
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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平常点 | 100 | 毎回の発表 60% ディスカッションへの参加 40% |
成績評価の方法・基準(備考)
「毎回の発表」とは,チームあるいは個人が進捗や成果に関する資料を準備の上発表することを意味します。
「ディスカッションへの参加」とは,他受講者の発表に対して建設的な質問やコメントをすることを意味します。
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)
チームや個人の発表の都度,教員から改善に向けたフィードバックをします。
アクティブ・ラーニングの実施内容
PBL(課題解決型学習)/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/実習、フィールドワーク
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
公益のシンクタンクにて,流通チャネル管理や小売マーケティングに関する研究およびコンサルティングの実行・管理業務を約10年間経験しています。
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
本授業では,当時のコンサルティング活動で得た経験談などを支障のない範囲で事例の一部として交えながら解説をしていきます。
テキスト・参考文献等
テキストは使用しません。
参考書は授業の進捗に応じて都度挙げていきます。
その他特記事項
授業計画は進捗状況に応じて変更する場合があります。その際には,その旨を授業中にアナウンスします。
なお,「履修条件・関連科目等」にも示した通り,本授業は商業経営論Ⅰ(2M0003005A01)とのセットでの受講を前提とします。