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学習目標(到達目標) |
経営マネジメントに資する情報分析のデザインコンセプトを実践するための理論や技術等について学ぶ。具体的には，情報収集やデータ分析等の理論や技術を通して，実際にどのような知見や価値を導き出すのか，というデザインコンセプトの実践を通じて，係る理論や技術等について体系的に学ぶ。 |
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授業概要(教育目的) |
・授業で学んだ情報収集技術を用いて，自らデザインしたコンセプトに相応しいデータを取集できるようになる。
・前項により収集したデータを用いて，自らデザインしたコンセプトに基づく分析が行えるようになる。
・前項までの技術や理論等を基に，実際の問題やテーマに対して自らデザインコンセプトを設計できるようになる。 |
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| 授業計画表 |
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| 回 | 項目 | 内容 |
| 第1回 | ガイダンス | 経営情報論の概要，授業の進め方など | | 第2回 | 企業について（座学） | 企業活動や目的，CSR，コーポレート・ガバナンスなど | | 第3回 | 経営戦略（座学及び演習） | 内外部環境分析，統合環境分析，ポジショニング分析，事業領域（ドメイン）設定 | | 第4回 | データ分析のデザインコンセプト概要（座学） | データ分析の一連の流れ，関連技術及び理論の俯瞰など | | 第5回 | データ収集（演習）１ | Webスクレイピング基礎（HTMLの基礎，HTMLタグの操作，DOMなど） | | 第6回 | データ収集（演習）２ | Webスクレイピング実践（検索実行，表データの取得など） | | 第7回 | データ収集（演習）３ | Webスクレイピング実践（口コミ情報の取得など） | | 第8回 | データ収集（演習）４ | Webスクレイピング実践（自らデザインしたコンセプトに即したデータの取得） | | 第9回 | データ分析（演習）１ | 統計・多変量解析基礎（サンプリング，不偏推定量と自由度，正規分布，分散，標準偏差など） | | 第10回 | データ分析（演習）２ | 統計・多変量解析基礎（行列，ベクトル，固有値，相関など） | | 第11回 | データ分析（演習）３ | 統計・多変量解析基礎（検定，推定，t分布，f分布など） | | 第12回 | データ分析（演習）４ | 統計・多変量解析基礎（回帰分析，ジニ係数など） | | 第13回 | 総合演習（演習）１ | デザインコンセプトの設計及び実践 | | 第14回 | 総合演習（演習）２ | デザインコンセプトの設計及び実践 | | 第15回 | まとめ | まとめ |
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| 授業形式 |
基本的にはコンピュータを用いて演習するが，座学については必要に応じて講義形式で学習する。 |
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| 評価方法 |
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定期試験
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レポート
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小テスト
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講義態度
（出席）
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その他
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合計
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| 40% |
30% |
0% |
30% |
0% |
100% |
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| 評価の特記事項 |
・総合演習を定期試験に変える場合があります。
・授業での演習成果をレポートとして提出していただきます。
・連続欠席は単位放棄とみなします。 |
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| テキスト |
毎回レジュメをEcolinkにアップロードするので，各自持参するようにしてください。 |
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| オフィスアワー(授業相談) |
・日時：水曜日の3時限
・場所：日本大学経済学部8号館3-24，など
・注意事項：事前にアポイントを取り，指示された時間帯に上記の場所まで来てください。 |