【講義概要】
データマイニングとは，統計学やAI技術を用いて，膨大なデータから知識を抽出・分類する技術である．特に，データの種類や量が膨大であるほど手作業による把握・認識は困難であるが，データマイニング技術を用いることで「何らかの情報」を採掘することができる．「何らかの情報」のうち有益なものとしては，経営に関する潜在的なニーズなどが挙げられる．ただし，「何らかの情報」は必ずしも有益とは限らず，採掘する前にその山に資源があるのかどうかを調査すべきである．
本講義では，データマイニングで有益な結果を得るための前処理（資源調査）について説明し，主要な技術について学ぶ．
本講義は，経営学部データ経営学科における以下のディプロマポリシーおよびカリキュラムポリシーに対応する．
・経営学、マーケティングなど経営に関する基礎的・専門的知識や理論を理解し身につけている。
・新たなビジネスの価値創造に寄与するために、修得した知識・技能を基に論理的に思考し、ビジネス上の問題・課題を発見することで、経営戦略の構築や意思決定に役立てることができる能力を身につけている。
・適切かつ分かりやすく伝えることができるコミュニケーション能力とプレゼンテーション能力を身につけている。
・経営に必要なデータを収集・分析・可視化する基礎的知識及び技能・能力を修得する教育を行う。
【学習到達目標】
主要なマイニング技術を習得し，効果的な適用方法について説明できる．
【履修上の注意】
主要なデータマイニング技術については，ExcelおよびPythonにて演習する．特に，Pythonに対して苦手意識がある場合には，受講前に相談にくること．
【事前準備学習】
教科書の指定ページを予習してから講義に望むこと．
予習内容は「不明な用語の調査」だけで構わない．
【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 | 『分析者のためのデータ解釈学入門 –データの本質をとらえる技術-』 江崎貴裕 ソシム 2020 |
| 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。－ |
【講義テーマ】
| 回数 | テーマ | テーマURL |
| 1 | データマイニングとは（ガイダンス含む） | |
| 2 | データを観測するとは | |
| 3 | データ誤差と情報の欠損 | |
| 4 | データに含まれるバイアスとは | |
| 5 | 変数間における相関と因果関係 | |
| 6 | 変数間における相関と因果関係 -【演習】回帰分析- | |
| 7 | 変数間における相関と因果関係 -【演習】検定- | |
| 8 | サンプリングとは | |
| 9 | 多変量データの解析 | |
| 10 | 多変量データの解析 -【演習】偏相関，因子分析- | |
| 11 | 多変量データの解析 -【演習】主成分分析，クラスタリング- | |
| 12 | プレゼンテーマについての説明と資料作成の心構え | |
| 13 | プレゼン資料の作成（グループワーク） | |
| 14 | プレゼン資料の作成（グループワーク） | |
| 15 | プレゼン発表会 | |
| 16 | 定期試験期間（定期試験は実施しない） | |