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学習目標(到達目標) |
経営情報論Ⅰよりもさらに専門的なデータ分析技術及び理論をR統計を通じて学び，経営マネジメントに資するデータ分析のデザインコンセプトを描ける人材を育成する。 |
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授業概要(教育目的) |
・R統計に関する技術及び理論を体得する。
・Rテキストマイニングに関する技術及び理論を体得する。
・R Graph/networkに関する技術及び理論を体得する。
・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Ⅱの概要，授業の進め方など | | 第2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3回 | Rプログラミング2 | 配列，リスト，データフレーム | | 第4回 | Rプログラミング3 | Rにおける基本文法 | | 第5回 | RMeCabによるテキストマイニング1 | RMeCab 基礎（頻度表の作成，特定の用語（形態素）の検索） | | 第6回 | RMeCabによるテキストマイニング2 | n-gram分析（bigram分析，trigram分析），複数ファイルの解析 | | 第7回 | RMeCabによるテキストマイニング3 | 単語の重み付け（TF-IDF，コサイン正規化）
| | 第8回 | RMeCabによるテキストマイニング4 | コロケーション分析 | | 第9回 | RMeCabによるテキストマイニング5 | 共起分析（T値、MI値）
| | 第10回 | RMeCabによるテキストマイニング6 | TF-IDFの応用 | | 第11回 | RMeCabによるテキストマイニング7 | Rテキストマイニング ＋ 対応分析 ＋クラスタリング | | 第12回 | R Graph / Network分析1 | グラフ理論基礎，モジュラリティQ | | 第13回 | R Graph / Network分析2 | クラスタリング（貪欲法，インフォマップ法，ランダムウォーク，etc） | | 第14回 | R Graph / Network分析3 | 中心性分析（次数中心性，近接中心性，媒介中心性，ページランク中心性） | | 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しますが，座学については必要に応じて講義形式で学習します。 |
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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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授業への
参画度
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その他
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合計
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| 0% |
70% |
0% |
30% |
0% |
100% |
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| 評価の特記事項 |
・毎回の授業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。 |