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科目名 専門ゼミナール1 
担当者氏名

鳥居 弘志

全開講対象学科 経営学部経営学科
経営学部国際経営学科
年次 2年次 
クラス  
講義学期 通年 
単位数
必選区分  
学期・曜日・時限  
部門 専門教育部門-ゼミナール部門 
備考  



準備学習・事後学習
準備学習:2時間程度を目途とし,与えられたプリントの内容を理解し報告用の資料を作成すること
事後学習:2時間程度を目途とし,報告に対して出された問題点や課題に基づいて再調査を行い内容を修正すること 
履修上の留意
「統計学入門」「統計学1」「統計学2」を履修すること。
また,「経営科学1」「マーケティングリサーチ論」を受講することが望ましい。 
授業の概要と目的
本授業はCP3およびDP2に該当する。
課題研究を通して,論理的思考法,経営科学の諸理論およびデータ分析・情報処理技術を学習するとともに,グループワークの進め方,ディスカッション,プレゼンテーション技術などを身に付け,また,学んだ理論を経営学・マーケティング・会計ファイナンスなどの諸問題に適用した実証研究を行えるようにすることを目的とする。
講義内容を補足し理解を深めるため、適宜、外部講師による講演を実施する場合もある。
(科目ナンバリングコード:経営BB21701、国際BI21801) 
サブタイトル
情報化社会における合理的意思決定のための理論とデータ分析 
到達目標
情報化社会の現状と問題点,今後の進展について理解し自分の意見を明確に主張できる。目的に応じて必要な情報やデータを収集・分析・解釈し,合理的な意思決定を行うことができる。 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. はじめに  ゼミナール概要
プレゼンテーションのポイントについて,自己紹介・自己アピール
情報ツールの利用法,モバイル・クラウド環境の設定 
2. 情報化社会の基礎知識  インターネット,スマートフォンを中心としたICT技術の発展と社会の変化について 
3. 情報化社会の基礎知識  ネットビジネスの発展
アマゾン,楽天,アリババなどネット企業の研究 
4. 情報化社会の基礎知識  ネットビジネスの発展
トイザラス,シアーズ破たんなどを題材として,ネット社会における小売・流通業の在り方について検討する 
5. 情報化社会の基礎知識  スマートフォンの普及とその影響
背景と国内・国外の現状を把握する
Facebook,Twitter,LineなどSNS企業の研究 
6. 情報化社会の基礎知識  スマートフォンの普及とその影響
SNSを中心とした社会への影響を考察する 
7. 情報化社会の基礎知識  シェアリングエコノミーとマッチングビジネスについて考える
技術的背景と社会的背景 
8. 情報化社会の基礎知識  シェアリングエコノミーとマッチングビジネスについて考える
AirBnB,Uber,滴滴出行,メルカリetc. 
9. 情報化社会の基礎知識  IoTとビッグデータについて
ビッグデータによって何が変わるか
IoTの普及とビッグデータ 
10. 情報化社会の基礎知識  人工知能の発展と現状(何が可能となり,何がまだできないか) 
11. 情報化社会の基礎知識  人工知能の発展・普及により企業経営,雇用,社会はどのような影響を受けるか 
12. 情報化社会の基礎知識  自動運転の現状と今後
解決される社会課題
EV化と合わせ今後の自動車業界に与える影響について 
13. 情報化社会の基礎知識  情報化社会における新たな問題
セキュリティ,プライバシー問題にかかわる問題 
14. 情報化社会の基礎知識  情報化社会における新たな問題
フェイクニュース,SNSいじめ問題,デジタルポピュリズムなど 
15. 前期のまとめ  前期に取り上げた問題についてまとめを行う 
16. Rプログラミング入門  Rとは(利点と欠点)
開発環境の構築 
17. Rプログラミング入門  基本変数,配列,データフレームの扱い、ファイル入出力、制御構造(条件分岐・繰り返し)について 
18. Rプログラミング入門  関数の定義、グラフィックス 
19. Rプログラミング入門  プログラミング練習
基本アルゴリズム
データ操作について 
20. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  確率・統計の基礎理論とパソコンによる実習 
21. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  シミュレーション技法について
確率分布と乱数 
22. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  データの事前検査とクリーニング
ヒストグラム,箱ヒゲ図,散布図,変数変換など
欠損データの扱い 
23. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  基本統計量の計算
結果の可視化 
24. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  統計的推定と検定の考え方,実施法,解釈について 
25. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  相関分析,回帰分析
回帰係数,決定係数,推定区間と検定 
26. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  回帰分析の応用
変数変換,ダミー変数,自由度修正済み決定係数とモデル比較
ロジスティック回帰分析 
27. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  因子分析と主成分分析 
28. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  パス解析
グラフィカルモデリング 
29. 経営・経済分野のデータ分析法とシミュレーション手法  時系列解析 
30. 授業のまとめ  これまでのゼミナールで学んだことについて総括を行う 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 特になし     
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. マーケティングのデータ分析  岡太彬訓・守口 剛  朝倉書店 
2. R for Marketing Research and Analysis  Chapman & Feit  Springer 
3. 現代マーケティング・リサーチ  照井伸彦,佐藤忠彦  有斐閣 
4. 回帰分析入門  豊田秀樹  東京図書 
授業方法の形式
演習 
成績評価方法及び評価基準
課題・研究への取り組み姿勢30%,発言頻度10%,レポート・プレゼンテーション内容60%
ただし,欠席回数が前期または後期で4回以上となった場合は欠格とする。 
受講生へのメッセージ
グループ単位で学習・研究を行うので出席は必須。問題意識を持って積極的な姿勢で参加すること。また、学内外での発表を目標にプレゼン技量の向上にも取り組んでほしい。 
参考URL
1. 鳥居ゼミ 日程、課題、連絡事項など 
画像
ファイル
更新日時 2020/02/25 10:22


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