経営データ解析入門

Introduction to Management Data analysis

998628I

86MCDAA201

能上　慎也

Shinya Nogami

2023年度後期

2023 2nd Semester

金曜2限

Friday 2nd Period

経営学部　経営学科

Department of Management, School of Management

2.0単位

講義

Lecture

-

オンライン授業（非同期）/Online(asynchronized)

1年次に修得したエクセルによるデータ分析技術を利用して、ビジネスデータの代表的な分析に関する理論と手法を実習を通して学ぶ。

本学部・学科のディプロマ・ポリシーに定める「グローバル化や地球環境問題など広範かつ多様なビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学及び社会科学の知識を活用して解明する」ことができる人材となるためには、経営・財務・マーケティングなどに関する多種多様なデータを解析する技術を身につける必要がある。そこで本講では、経営に関係する代表的なデータ分析のテーマを扱い、基礎的な知識・理論・技術をエクセルの実習を通して修得することを目的とする。

販売に関するデータ分析の代表的な手法（交差比率とGMROI、需要曲線など）について理解し、実際に分析ができるようになる。

企画に関するデータ分析の代表的な手法（重回帰分析を利用した要因抽出など）について理解し、実際に分析ができるようになる。

顧客に関するデータ分析の代表的な手法（RFM分析、アンケートに対する分析など）について理解し、実際に分析ができるようになる。

財務に関するデータ分析の代表的な手法（損益分岐点分析、貸借対照表の分析、正味現在価値法など）について理解し、実際に分析ができるようになる。

１年次の「データ処理入門」の内容を十分に修得していること。
（エクセルの基本的な操作方法については、本講義では扱わない）

課題に対する作文　Essay／小テストの実施　Quiz type test／-

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単位の認定にあたっては、2単位あたり90時間の学修（各回の授業時間を2時間として、これに含む）が必要であると定められている。したがって、授業時以外において、毎週4時間程度の準備学習および復習が必要となる。それに照らし合わせて、次回の授業時までに以下を目安とした学習を自発的に行うこと。

復習（2時間程度）：前回の教科書の範囲を復習し、授業時に理解できなかった事項や分析方法については次の授業時までに必ず習得しておく。宿題に指定された課題がある場合には取り組む。

準備学習（2時間程度）：次回の教科書の範囲をあらかじめ読んでおき、理解が困難な部分を把握しておく。予習に指定された課題がある場合には取り組む。

（評価方法に関して）　【修正　2023.08.06】
以下の割合で評価を行う。
　　授業内課題および宿題：50%
　　最終レポート：50%

毎回の出欠については次のようにする。

・LETUSに入って当日の資料を読んで、かつ指定時刻（当日12時）までに提出問題（授業内課題）を提出した場合に「出席」と判定する

・遅刻は考慮しない。

最終レポートの未提出者は、そのほかの条件にかかわらず履修放棄とする。
最終レポートを提出した場合でも、その内容の質が著しく低い場合（実際に課題に取り組んだものとは認められない場合）には、未提出と同等の扱いとし、履修放棄とする。
その他、授業態度等によって、減点をすることがある。

（遅刻・欠席に関して）
「LETUSの資料を読み、かつ当日の提出物を12時までに提出しない場合」は欠席とする。欠席は1回につき1ポイントとする。　　　　　　　　　　遅刻は考慮しない。累積ポイントが4.0以上の場合には履修放棄の評価とする。

なお、いかなる理由でも欠席の例外とならない。
（就職活動、電車遅延、WiFi接続不調，忌引き、病気、部活動などが理由の場合でも欠席点としてカウントする）

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

Y

「Excelで学ぶデータ分析本格入門」　日花弘子著　SBクリエイティブ株式会社
ISBN  978-4-8156-0285-7

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

なし

2022.04.10更新

授業の進展の程度によって授業計画の見直しを行うことがある。
括弧内の数字は、教科書の章節番号を表している。

1. ガイダンス
目標、授業計画、成績評価方法、学習方法について理解する。

2. 販売効率に対する分析 (3-5)
　　交差比率とGMROIについて理解する。

3. 最適な販売価格の決定（１） (3-6)
　　需要曲線と価格弾力性について理解する。

4. 最適な販売価格の決定（２） (3-7)
　　需要曲線上において粗利益を最大にする点をソルバーにより求められるようになる。

5. 重回帰分析を利用した売上や販売量の予測（１） (4-4)
　　重回帰分析について理解し分析ツールにより実行できるようになる。

6. 重回帰分析を利用した売上や販売量の予測（２） (4-5)
　　相関係数と多重共線性について理解する。

7. 重回帰分析を利用した売上や販売量の予測（３）(4-6)
　　ダミー変数、異常値の除去について理解する。

8. RFM分析 (5-2)
　　ピボットテーブルを使ってRFM分析ができるようになる。

9. アンケートに対する分析（１） (5-3)
　　CSポートフォリオについて理解する。

10. アンケートに対する分析（２） (5-4)
　　コンジョイント分析について理解する。

11. ターゲット顧客に関する分析 (5-5)
　　回帰分析を応用したターゲット顧客分析ができるようになる。

12. 損益分岐点分析 (6-1, 6-2)
　　損益分岐点分析について理解する。

13. 貸借対照表を用いた経営分析 (6-3)
　　貸借対照表について理解し、経営の安全性を分析できるようになる。

14. 投資判断 (6-4)
　　正味現在価値法について理解する。

15. 総復習とまとめ

通信系の民間会社研究所での勤務実績を活かし、情報処理関連について講義する。

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