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2018/3/20

データサイエンス(羽室 行信)

本講義では、近年注目を集めているデータサイエンスについての初歩的な知識と技術を学習してもらうことを目的としています。データサイエンスは、ビジネス分野においても、企業におけるデータの蓄積が進む中で非常に重要な分野に成長しつつあります。その中でも、特にマーケティングのケースを中心に取り上げ、より実践的な知識と技術を身につけることができる構成になっています。

【講師】

羽室 行信

神戸商科大学大学院経営学研究科修士課程修了。データマイニングのビジネス応用を中心として企業における情報システムの研究に従事。データマイニングソフトウェアNYSOLの開発(www.nysol.jp)、JST ERATO、JST CRESTへの参画、企業からの受託研究などを手がけている。最近の著書に『データマイニングとその応用』(朝倉書店、2008年)。2005年、2008年および2015年に日本OR学会事例研究賞を受賞。その他2006年および2013年度データ解析コンペティション最優秀賞など受賞多数。

主な担当科目:データマイニング、情報システム、統計学

【受講をお勧めしたい方 】

データ解析の実際を学びたい方、特にマーケットバスケット分析(相関ルール分析)に興味の有る方に受講をお勧めします。

【受講に必要な知識・実務経験】

Excelを利用するので、基本的な操作方法に不安がある人は事前に相談してください。

【カリキュラム】

第1回 2018年11月21日(水) 18:30~21:30
データサイエンス入門

近年のコンピュータ技術の進展に伴い、企業内部には多様なデータが蓄積されるようになりました。またインターネットを通じて外部データの取得も容易になってきています。そしてこれらのデータを企業経営に積極的に活かしていこうという動きが活発化してきています。本講義ではデータサイエンス登場の背景、およびそこで必要となる統計や機械学習、データマイニングといった諸技術の概要について講義します。また簡単な統計解析の演習も実施します。

第2回 2018年11月28日(水) 18:30~21:30
相関ルールマイニング

大規模データから有用な知識を発見する手法として「相関ルールマイニング」という手法があります。相関ルールマイニングは、商品間の関係性について自明でない知識発見を実現します。「週末にビールを買う人は高い確率でオムツを購入する」という話を耳にされた方も多いと思います。本講義では、Excelを用いて企業における実データを利用した相関ルールの解析について学習を進めていきます。

第3回 2018年12月5日(水) 18:30~21:30
焼肉店の売上データの分析

第2回で習得した方法を焼肉店の売上データに応用してみましょう。まずは、焼肉店の実際の売上データを提供します。基礎的な統計解析から始め、相関ルールマイニングを適用することで、商品の関連性についての解析を進めていきます。これらの分析は、3〜4人のグループにより学習を進めてもらいます。単にデータを解析するスキルだけでなく、得られた結果をビジネスとしてどのように解釈するかについての洞察力が求められます。

第4回 2018年12月12日(水) 18:30~21:30
集めたデータを解析して、企業に提言する。

第3回で行なったデータ解析を元に、企業に対する提言を行なってください。例えば、新たなセットメニューの提案や「もう一品」の推薦方法といった提言でも良いでしょう。ポイントはデータ解析の結果得られた結果を元にした根拠のある説得的な提言を行うことにあります。

本講座の受付は終了しました。