【授業の目的】
経営においては，種々のデータを収集・分析して，それを様々な経営活動に活用している。本講義では，コンピューターを使ってデータの分析を行い，それをどのように経営活動に活用することができるかを学ぶ。とくにデータ・サイエンスで用いられる分析手法を習得する。
【授業の到達目標】
データの分析手法を説明することができる。【知識・理解】
分析した結果を実際の経営問題に活用することができる。【技能】
【授業概要（キーワード）】
データ分析，データサイエンス，Excel
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
A-3．習得した知識を活用する中で、学生自身がテーマや目的などを主体的に定めて課題探究型学習を行い、その成果を記述する機会がある。：1～25％
【科目の位置付け】
この授業は，経営学の種々の問題について様々な観点から論理的に分析し，解決策を提案する力を身につけるために編成される科目である。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
本授業はオープンセットのデータを用いてExcelによる分析を行う。
１０回目までは比較的小規模のデータを用いてデータの基本的な分析方法を身に着ける。
１１回目以降は一般的なデータを用いて分析し考察できるようになることを目指す。
・日程
１．ガイダンス，はじめに
２．Excelの基本操作
３．データの確認（欠損値，基本統計量など）
４．ピボットテーブルによる分析
５．データの可視化（グラフ作成）
６．ソルバーによる最適化
７．回帰分析
８．主成分分析
９．クラスタリング
１０．決定木
１１．総合演習１（課題の設定とデータ収集）
１２．総合演習２（データの確認，可視化）
１３．総合演習３（分析）
１４．総合演習４（結果の考察）
１５．まとめとレポート作成
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
授業中にわからなかったところを時間外に復習してください。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
学んだ分析手法を復習し，総合演習の際に使いこなすことができるようにしておくこと。
また，分析手法の理論的は背景について調査し理解を深めること。
【成績の評価】
・基準
中間課題30%，総合演習のレポート70%で評価する。
・方法
中間課題により理解の度合いを評価する。
総合演習のレポートで学んだ手法の活用度と考察する力を評価する。
【テキスト・参考書】
初回の講義で紹介する。
【その他】
・学生へのメッセージ
コンピュータの台数の制約があるため、希望者が多い場合は抽選により受講者を決定する。
実習がメインとなるので授業に出席して各自で行うこと。
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィス・アワー」を西平研究室（人文社会科学部3号館8階）において、月曜日の 12：00～13：00 の間に設けます。
事前にメール等でアポイントを取ってくれれば上記以外でも対応できることもあります。
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