【講義概要】
企業は、顧客の膨大なデータ、経営環境に関するデータなどを経営情報システムで収集・処理・活用している。データマイニング(Data Mining)は、そのような顧客や経営環境の膨大なデータから経営や業務に関する意思決定に役立つ、有用な情報・知識・知見・仮説・課題などを見つけるプロセス・手法である。その手法は統計学、パターン認識、人工知能等の技法を用いて、経営やマーケティングに役立つ知識・傾向・情報を発見するために用いられる。情報社会の経営においては、収集した膨大な顧客の行動履歴や経営環境データを分析して効果的に活用することが不可欠となっている。このため、データマイニングは、データから有効な情報を抽出する技術として、金融、保険、流通、通信、医療、政治など経営の様々な場面で必要とされている技術である。
この講義では、デーママイニングにおける基礎知識と基本技法を日常生活でも馴染みの深い基本統計量から始め、検定、回帰分析、テキストマイニングなどについて解説する。また最近マーケティングで重要性がましたテキストマイニングについてはその必要性を詳しく述べる。
講義方式としては講義内容の理解を深めるために幾つかの典型的な問題を取り上げ、学生が表計算ソフトExcel などで解 決するプロセスを実践する「実習形式」を採用する。このため、受講生への受講要件としてはパソコンの基本操作(特にExcel の使い方)に慣れていることが望ましい。しかし絶対条件ではなく、やる気があれば実習において十分身につけられる指導を計画している。講義の達成目標は企業の諸場面でデータマイニング技法を活用して問題の解決・仮説検定を実践できる能力を身につけることである。
【学習到達目標】
企業の諸場面でデータマイニング技法を活用して問題の解決をしていることを理解するとともに、その場面になれば実践できる能力を身につけたという実感を持つこと
【履修上の注意】
授業では授業支援システムで学習コースを提供する。科目の目標を理解するために実習形式の授業を進めていく。休まずに受講してください。またわからないところは、その時間の中で、または次週までに解決しておくと理解が進みます。そうすることによって問題解決を実践できる能力がついたという実感が持てるようになります。
【事前準備学習】
授業で学んだことは1度以上復習してください。
【教材】
※指定図書は担当教員が、学生が必読すべきものとして指定する図書のことです。
図書は図書館に置いてあり、1週間借りることができます。(一部貸出不可の図書もあります。)
教科書 | 毎週配布する。 |
参考書 | -参考書は、登録されていません。- |
指定図書 | -指定図書は、登録されていません。- |
【評価方法】
平常点(知識確認小テストや課題)と期末テストの総合成績
【講義テーマ】
回数 | テーマ | テーマURL |
1 | #01 データマイニングとは(履修ガイダンスも含む) | |
2 | #02 処理結果に説得力を持たす(グラフを活用) | |
3 | #03 測定値はどんな分布をするのか(正規分布) | |
4 | #04 中心極限定理、平均値の検定、棄却・採択基準 | |
5 | #05 平均値の信頼区間 | |
6 | #06 復習演習問題 | |
7 | #07 授業内容確認テスト | |
8 | #08 エクセル分析ツール | |
9 | #09 エクセル分析ツール、回帰分析・相関分析 | |
10 | #10 エクセル分析ツール、移動平均 | |
11 | #11 数量化分析 | |
12 | #12 データマイニングツールの操作方法 | |
13 | #13 テキストマイニングツール演習 、クラスタリング | |
14 | #14 データマイニングの展望、人工知能、BIツールなど | |
15 | #15 講義総括 | |
16 | #16 定期試験 | |