ビジネスデータ分析Ⅱ（戦略・戦術への応用）
＜本講座の背景と目的＞
様々なビジネス情報が電子化され、ビジネスデータはビッグデータとして蓄積されてきています。データ量が増えれば含まれる情報量は増える反面、情報量の多さ故にビジネスに有効な知見を導き出すのがかえって難しくなると言うジレンマも生じています。
本講義では、これら蓄積されるビジネスデータを分析する考え方と方法を学習し、それぞれの目的に応じて、データから有効なビジネス知見を得る方法を習得することを目的とします。
なお、全12回ということで、それぞれの手法の学習に用いる事例は限られます。そこで受講者はそれぞれの事例を各自の業務やテーマに置き換えて考えることが重要になります。レポートでは、学習した手法を各自のテーマにどう応用できるかを提出していただきます。
＜事前学習＞
事前に配布する資料「RとRStudioのインストールから基本的な使い方」を用いて、事前に各自の分析環境を準備してください（インストール方法については、参考映像の動画（#0）を受講してください）。Rの使いかたは、ビジネスデータ分析Ⅰにて学習していることを前提にしていますので、Rを初めて学習する人は、ビジネスデータ分析Ⅰを受講の上、本講を受講すること。
＜本講座で習得する内容＞
1 関係性のある要因を特定し構造を把握する力(ビジネスデータ分析Ⅰの復習＋応用)
・因果関係の分析と仮説
・仮説の検証
・モデル分析によるビジネス構造の把握と予測
2 類似性からセグメンテーション、グルーピングをする力
・分類手法とセグメンテーション
・セグメントの評価とターゲティング
3 相関関係から次元を縮約する力
・尺度開発
4 データマイニング手法により知見を掘り起こす力
・アソシエーション分析によるルール抽出
・決定木による結果系の発生構造の抽出
科目概要
| 受講可能年次 | １〜２年次 |
| 必修/選択 |
選択 |
| 修得単位数 | 1 単位 |
| 受講条件 | |
| 受講期間（春） | |
| 受講期間（秋） | 12月-1月 |
| 使用言語 | 日本語 |
| スクーリング | なし |
| 単位修得条件 |
1.講義の受講 |
| その他・備考・注意点 |
＊年1回開講。 ＊R言語を初めて学ぶ場合は、「ビジネスデータ分析I（データ活用基礎）」から受講を始めてください。 |
学習内容
| 1 | 関係性の分析：ルール抽出分析① 決定木：ｙが質的変数のケース |
| 2 | 関係性の分析：ルール抽出分析② 決定木：ｙが量的変数のケース |
| 3 | 関係性の分析：ルール抽出分析③ 決定木のチューニングとRandomForest |
| 4 | 関係性の分析：ルール抽出分析④ アソシエーションルール分析 |
| 5 | 分類手法の活用① デシル分析、RFM分析 |
| 6 | 分類手法の活用② 階層クラスター分析 |
| 7 | 分類手法の活用③ kmeans法 |
| 8 | 縮約手法の活用① 標準化・主成分分析と尺度開発 |
| 9 | 縮約手法の活用② 因子分析と尺度開発 |
| 10 | 縮約手法の活用③ 因子分析と他の手法の組み合わせ |
| 11 | 交互作用への着目 二元配置分散分析の分析 |
| 12 | 交互作用への着目 回帰分析による交互作用の分析とルール抽出分析 |
教員紹介
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豊田 裕貴プロフィール・担当科目はこちら
受講上の注意・備考など
本講義は、ExcelならびにRstudio Cloudを用いた講義となっております。ソフトウェアの画面を反映しながら、講義を進めていきます。
お持ちのPCにExcelがインストールされ、Cloud版のRstudioが利用できない場合も履修は可能ですが、環境を用意し、実際にデータ分析を演習しながら受講された方が学習効果の面で望ましいと考えています。
● 履修登録前に必ず以下の動作環境を確認ください
Excelについて：
Windows版ならびにMac版ともに、「データ分析」ツールを利用できますが、ChromeBookなどのOSでのExcelやGoogleスプレッドシートなどでは、「データ分析」ツールを利用できませんので、ご注意ください。
また、講義ではWindows版の画面にて解説します点、ご了承ください。
Rstudio Cloudについては：
WEBブラウザから利用しますので、PCやタブレットでも利用できますが、プロラミングのしやすさを考えるとPCでの利用を強く推奨します。なお、RstudioCloudはFree版のライセンスを利用します。
※RstudioはフリーのPC版もあり、WindowsやMacなどでも利用できますが、受講者のPC環境依存の問題のサポートが難しいため、Cloud版でのサポートのみとさせていただきます。
※また、「R」はプログラミング言語で非常に高度で様々な分析が出来ますが、限られた時間内ですべての手法を解説することが出来ません。別途配布する学習用のデータとプログラムを元にした内容に特化した講義ならびにサポートになることをご了承ください。
単科受講について
当科目は単科生制度による受講も可能です。
| 出願期間 | 2023年06月05日 ~ 2023年11月09日 |
| 開講予定日 | 2023年12月11日 |
| 単科受講料 | 84,000円（非課税） |
| 本科生入学時メリット | 授業料8.4万円減免 ※授業料は2年次の授業料から減免されます。 |
企業研修について
当科目を用いて企業研修を実施しています。
企業研修に限り、オンライン講義の受講のみならず、講師派遣などのカスタマイズが可能です。
また、他の科目などと組み合わせてオリジナルの研修カリキュラムを作成することもできます。
