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教員名 : 大江 秋津
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科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
経営データ分析 (2組)
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Business Data Analysis
授業コード Class code
998645K
科目番号 Course number
86MCDAA202
教員名
大江 秋津
Instructor
Akitsu Oe
開講年度学期
2026年度前期
Year
2026年度
Semester
①First semester
曜日時限
水曜4限
Class hours
4th Period on Wednesday
開講学科・専攻 Department
経営学部 経営学科
Department of Management, School of Management 単位数 Course credit
2.0単位
授業の方法 Teaching method
講義
Lecture 外国語のみの科目(使用言語) Course in only foreign languages (languages)
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授業の主な実施形態 Main class format
⑤ [対面]ブレンド型授業/ [On-site] Blended format (must include 50%-or-more classes held on-site)
概要 Description
本講義は経営学をテーマにした研究設計の考え方をデータからのアプローチで検討したうえで、統計ソフトとしてグローバルスタンダードであるSTATAを用いた重回帰分析について基礎から一部応用までを学ぶ。
目的 Objectives
研究課題に応じて適切な重回帰分析のモデルを選択・利用できる能力と、得られた結果を正しく解釈するための知識と技術について、基礎から一部高度なレベルまで習得する。具体的には、基礎的な分析モデルだけでなく、共分散構造分析やグローバルで近年積極的に利用されている高度な分析モデルである差の差の分析も身につける。これにより、企業が直面する実際の経営課題に対して、データに基づく論理的な検証を行う分析能力を涵養する。
本講義では、統計分析ソフトウェアであるSTATAを用いて実習を行う。STATAは経済学・経営学をはじめとする社会科学分野において国際的に広く利用されている研究用ソフトウェアであり、再現性の高い分析、厳密な統計推定、多様な回帰モデルの実装が可能である。STATA社より教育目的で無償提供を受けており、実際の研究現場と同水準の分析環境のもとで、理論と実証を結びつける実践的なデータ分析能力を養成する。 到達目標 Outcomes
卒業研究に向けて、実証したい研究課題に応じた適切なデータを選択し、分析のための収集・加工を行ったうえで、収集したデータを用いて正確に重回帰分析を実施できる知識と技術を修得することを目標とする。本講義では、複数の重回帰分析手法について、その基本的な操作方法と考え方を概観する。卒業研究で用いる分析モデルは研究テーマによって異なり、実際に適用する際には、本講義で扱う内容を超える理解と応用力が求められる。本講義で学んだ手法を基礎として、卒業研究において自律的に分析モデルを選択・実行し、適切に解釈できる力を養うことを最終的な到達目標とする。卒業研究に向けて、実証したいことに対して適切なデータ選択を行い、分析のために収集・加工、収集したデータを利用して、正しく重回帰分析を実施できるための知識と技術を得ること。この講義は複数の重回帰分析手法に関する基本的操作方法を駆け足で紹介する。卒業研究で利用する分析モデルはその時になってみないと分からないことと、実際に使用する場合は講義で教えた以上の深い理解が必要である。本講義で学んだ手法を足がかかりに、卒業研究で正しく分析ができるようになることを目標とする。 卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます(学部対象)。
履修登録の際に参照ください。 You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments). https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/ 履修上の注意 Course notes prerequisites
プログラミングに抵抗がないこと。プログラミング経験が少なく自信が無い場合は、他のプログラミングの講義をとってからの受講をすすめます。また、1年生の統計学入門をとっていることが知識の前提となり、講義内では基礎的な統計的な説明はしないため、受講していない人は事前に勉強してくることが前提となります。
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文 Essay/小テストの実施 Quiz type test/ディベート・ディスカッション Debate/Discussion/グループワーク Group work/実習 Practical learning
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準備学習・復習 Preparation and review
事前資料が配布された場合あるいはテキストの学習箇所が指定された場合、予習の上、講義に臨むこと(1時間)。小テスト提出の指示があった場合、期限内に提出のこと。
復習が必要なレポート、データ分析が必要なレポートは、内容を十分に理解できるくらいに復習をすること(3時間)。 成績評価方法 Performance grading policy
小テスト 60% 宿題 40%
出席は、小テストの提出をもって出席とする。 ただし、小テストが無い場合は、出席出席管理システムによる管理とする。 欠席が3回以上ある場合は、評価は履修放棄(ー)となる。 宿題の提出が6割以下の場合は、履修放棄(ー)となる。 宿題の回数が少ない場合もあるため、注意すること。 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・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 教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無(有=Y , 無=N) Textbook used(Y for yes, N for no)
Y
書誌情報 Bibliographic information
MyKiTSのURL(教科書販売サイト) URL for MyKiTS(textbook sales site)
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。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
授業計画 Class plan
第1回 ガイダンス + 研究紹介
第2回 STATAのインストールと設定 第3回 STATAの基本操作(CSVファイルの読込、データの観察) 第4回 クロスセクショナルデータによるOLS分析1 第5回 研究仮説の考え方 第6回 クロスセクショナルデータによるOLS分析2 第7回 コマンドを利用した分析結果の出力と整形方法 第8回 時系列データによる重回帰分析1 第9回 時系列データによる重回帰分析2 第10回 共分散構造分析1 第11回 データの探し方(録画) 第12回 共分散構造分析2 第13回 差の差の分析1 第14回 差の差の分析2 第15回 まとめ 教育効果のために、授業内容を変更することがある。 なお、本授業では、全授業回数の半数以上を対面で受講することが求められる。 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
大江秋津
米国系コンサルティングファームにIT系経営コンサルタントとしての勤務した経験がある。 その実務経験や実践を通して有するプレゼンテーションスキル、ディスカッション能力、IT技術力を活かし講義する。 教育用ソフトウェア Educational software
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EXCELとSTATA
STATAは、この講義における利用に限定して無償提供(卒業研究で利用する人は、自身で購入すること)。 STATAは、複数の研究室で標準的な統計ソフトとして利用している。受講後に卒業研究で利用したい場合は、STATA社のサイトで購入可能。6か月ライセンスで7,700円(2026.3.5現在)。 備考 Remarks
・オフィスアワーは授業後に行う。
・研究室やオンラインでの希望は、必ず事前(希望する前日までに)メールでアポイントをとってから利用すること。 E-mail: oeakitsu@rs.tus.ac.jp 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
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授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
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