ビジネスデータ分析Ⅱ（戦略・戦術への応用）
本講義は、ビジネスデータを活用して戦略や戦術を考えたり、それを評価したりする方法を学習します。なお、講義では、事例をもとに勉強していき、どんなデータにどんな分析をすると何がわかり、どう活用するかと、どんな分析の工夫をするとよりよい知見が導き出せるかについて学習していきます。これら学習に使うデータやRのサンプルスクリプトなども配布し、興味がある場合には、手を動かしながら学習できるようになっています。
なお、データ分析の部分は、ゼロからの解説ではないため、Rなどに不慣れな場合は、ビッグデータ分析Ⅰを先に履修するか、Rをある程度使えるようにしてからの受講してください。
※詳細は本ページ下部「受講上の注意・備考など」にてご確認ください。
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。こちらの科目は「DXマネジメント人材養成講座」で選択可能な科目です。https://www.ohmae.ac.jp/dxmanagement_course_2021fall |
学習内容
| 1 | ビジネスデータ分析と分析レシピの基本 |
| 2 | 回帰分析を用いた分析レシピ |
| 3 | 決定木を用いた分析レシピ |
| 4 | セグメンテーションのレシピ |
| 5 | データの分布と相関から考えるデータマイニング |
| 6 | モデル分析と機械学習をつかったデータマイニング |
| 7 | 結果に重要な変数を特定する |
| 8 | シミュレーションによる戦略評価（１） |
| 9 | シミュレーションによる戦略評価（２） |
| 10 | 時系列データの分析（１） |
| 11 | 時系列データの分析（２） |
| 12 | 様々な事例と視点の整理 |
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
● 履修登録前に必ず以下の動作環境を確認ください
フリーソフト（RおよびRstudio）の動作環境
以下のURLよりRおよびRstudioをダウンロードし、インストールできることおよび起動ができることを確認してください。
◆R
https://cran.r-project.org/
※各自のOSに合わせてダウンロード
◆Rstudio Desktop (Free版）
https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
※各自のOSに合わせてダウンロード
講義ではWindows版の画面にて解説します。また、以下の点、ご了承ください。
※Mac版、（とくに）Linux版ではサポートできない部分があります。
※OSの言語（英語、日本語以外）、PCのセキュリティによっては、サポートできない部分があります。
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 | 2022年06月06日 ~ 2022年11月10日 |
| 開講予定日 | 2022年12月12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。
