2024年度 学院等開講科目 工学院 経営工学系
データ収集・分析
- 開講元
- 経営工学系
- 担当教員
- 梅室 博行
- 授業形態
- 講義/演習 (対面型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 火5-8 (M-B07(H101))
- クラス
- -
- 科目コード
- IEE.C305
- 単位数
- 110
- 開講時期
- 2024年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2025年3月14日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的(ねらい)、概要
経営工学系の各分野では様々なデータを収集し、分析することにより検証する。本講義は経営工学系の研究に必要な多様なデータの収集や分析の方法について学ぶ。
本講義は講義と演習を一体としておこない、学んだ事を演習を通じて理解を深め手法を身につける。
到達目標
本講義の終了時には履修生は
(1) 様々なデータの特性について理解している
(2) 様々なデータ収集の手法を理解し、適切な手法を選べる
(3) 様々なデータ分析の手法を理解し、適切な手法を選べる
実務経験のある教員等による授業科目等
実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)
担当教員は民間企業に勤務していた期間にデータ分析の実務経験がある。
キーワード
定性データ, 定量データ, 統計, 多変量解析
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
授業の進め方
講義と演習を一体として行う。1回の講義で学んだ知識を次回の演習で体験的に学習し身につける。
授業計画・課題
授業計画 | 課題 | |
---|---|---|
第1回 | イントロダクション+データ+インタビュー | 授業の目的や進め方、成績評価基準を理解する。 データの概念や種類について理解する。 インタビューの方法論を理解する。 |
第2回 | 定性的データの分析 | 定性的データの分析方法を学ぶ。 |
第3回 | 質問紙調査 | 質問紙の設計および調査の方法を学ぶ。 |
第4回 | データ分析ソフトウェア | 統計分析のためのソフトウェアをセットアップする。 |
第5回 | データを見る | 記述統計やヒストグラム、散布図などを利用してデータの概観をとらえる方法を学ぶ。 |
第6回 | 比較・相関・回帰 | 複数のデータの関係を調べる方法としてt検定、相関分析、回帰分析を学ぶ。 |
第7回 | 因子分析と構造方程式モデリング | 因子分析と構造方程式モデリングについて学ぶ。 |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
特に定めない。授業に必要な資料は授業の中で提供される。
参考書、講義資料等
特に定めない。必要な情報のソースは授業の中で提供される。
成績評価の方法及び基準
演習の成績: 70%
最終レポート: 30%
関連する科目
- IEE.C202 : インダストリアル・エンジニアリング
- IEE.C302 : 品質管理
- IEE.B207 : 計量経済学第一
- IEE.A205 : 経営・経済のための統計
- IEE.C431 : 応用統計解析
- IEE.B337 : 経営・経済のためのデータ分析
履修の条件・注意事項
経営・経済のための統計 (IEE.A205) を履修していること, または同等の知識があること。
演習で利用するため、PCを毎週持参すること。
連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。
梅室 博行
umemuro.h.aa[at]m.titech.ac.jp