2025年度 (最新) 学院等開講科目工学院経営工学系

経営・経済のためのデータ分析

開講元: 経営工学系
担当教員: 中田和秀 / 小林健
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5-6 (WL2-401(W641)) / 金5-6 (WL2-401(W641))
クラス: -
科目コード: IEE.B337
単位数: 110
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月19日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

近年，データ分析は経済学・経営工学の様々な場面で数多く現れる．
本講義では，データ分析の基本理論と様々なモデルを説明すると共に，経済学・経営工学との繋がりについて紹介する．
データ分析に関する知識は，経済学・経営工学の諸問題に対して数理的な視点からアプローチする上で必須といえる．
この講義を通じて，そのような知識を身につけてほしい．

到達目標

本講義で扱う分析手法に対して，以下のことができるようになる．
（１）各手法で扱うモデルを理解し，説明できる．
（２）各手法における構造や諸性質を理解し，数学のことばで説明できる．
（３）各手法を実際に計算できるようになる．
（４）各手法と経済学・経営工学との繋がりとの繋がりを理解し，説明できる．

キーワード

データ分析

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

毎回の授業では，様々な問題を取り上げ，その解の構造と解の求め方，および経済学・経営工学との繋がりについて説明する．
毎回の講義では、講義資料をT2SCHOLAにアップするので、受講生はそれを読み、内容を理解する。
不明な点があれば、教員にメールなどで質問して理解に努める。
レポートはT2SCHOLAを使って締切までに提出する．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	概論	本講義の目的を説明できるようになる．
第2回	教師あり学習1	基礎理論を理解できるようになる．
第3回	教師あり学習2	基礎理論を理解できるようになる．
第4回	演習の準備	PCを使った演習ができるようになる
第5回	線形モデル１	線形モデルを理解できるようになる．
第6回	線形モデル２，k-近傍法	線形モデルとk-近傍法を理解できるようになる．
第7回	線形回帰・判別、k-近傍法の演習	線形回帰・判別、k-近傍法を使ってデータ分析ができるようになる
第8回	サポートベクターマシン	サポートベクターマシンを理解できるようになる．
第9回	ニューラルネットワーク	ニューラルネットワークを理解できるようになる．
第10回	サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの演習	サポートベクターマシン、ニューラルネットワークを使ってデータ分析ができるようになる
第11回	クラスタリング	クラスタリングを理解できるようになる．
第12回	特徴抽出	特徴抽出を理解できるようになる．
第13回	クラスタリング、特徴抽出の演習	クラスタリング、特徴抽出を使ってデータ分析ができるようになる
第14回	データ分析	データ分析ができるようになる

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

特になし．
毎回の授業前に資料を配付する．

参考書、講義資料等

特になし．

成績評価の方法及び基準

毎回の講義で出題する小テスト，レポートの解答状況などを踏まえて評価する

履修の条件・注意事項

「プログラミング基礎」「経営・経済のための確率」については，履修していることが望ましい．