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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 | Linked Open Data1 | SparqlEPCUによるLOD作成演習 | | 第3回 | Linked Open Data2 | Lod_browserによるアプリ開発演習 | | 第4回 | Linked Open Data3 | Sparqlによるデータ収集演習 | | 第5回 | Rプログラミング1 | 簡単な計算，ベクトル，ファイルの入出力，行列計算 | | 第6回 | Rプログラミング2 | 配列，リスト，データフレーム | | 第7回 | Rプログラミング3 | Rにおける基本文法 | | 第8回 | R統計1 | RMeCabによるテキストマイニング（n-gram分析） | | 第9回 | R統計2 | RMeCabによるテキストマイニング（TF-IDFによる重み付け）
| | 第10回 | R統計3 | RMeCabによるテキストマイニング（正規化，コロケーション分析） | | 第11回 | R統計4 | RMeCabによるテキストマイニング（対応分析） | | 第12回 | R統計5 | 対応分析+クラスタリング | | 第13回 | R統計6 | 語彙ネットワーク分析（グラフ理論基礎，コミュニティ分析） | | 第14回 | R統計7 | 語彙ネットワーク分析（中心性分析） | | 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。 |