| ビジネスデータ分析
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| 大阪産業大学 |
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| 経営学部流通学科 2002年度 |
３年次 通年 選択必修 4単位 金１限 |
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担当教員：長坂悦敬（ﾅｶﾞｻｶﾖｼﾕｷ） |
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控室：講師控室 |
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E-mail： nagasaka@konan-u.ac.jp |
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| 概要 |
表計算ソフトをもちいて、例題による演習を行いながらビジネスに関するデータの整理、分析方法を学び、 |
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ビジュアライズ方法についても習得する。基本的なことから始め、統計手法の基本を理解していき、 |
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実際の企業データの分析を行えるようにしていく。後半には、企業の最先端事例にも触れる。 |
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| テキスト |
随時、資料を配布する |
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| 参考書 |
長坂悦敬、「経営情報処理−基礎−」、学術図書出版、\2200 |
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スピーロス・マクリギタス、「予測手法入門」、同友館、\4200 |
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| 前期 |
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| 1 |
オリエンテーション |
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授業の進め方、評価方法の説明、ネットワーク環境の確認 |
| 2 |
スプレットシートとグラフ作成 |
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表と基本グラフの作成 |
| 3 |
データの並び替えと検索 |
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ソーティング、フィルタ処理 |
| 4 |
インターネットによるデータ収集 |
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ダウンロード、様々なファイルの扱い、ピボットテーブル |
| 5 |
記述統計（１） |
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質的データと量的データの理解 |
| 6 |
記述統計（2） |
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代表値の算出と表示 |
| 7 |
ヒストグラム、ＡＢＣ分析 |
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ヒストグラム、ＡＢＣ分析の基本 |
| 8 |
散布図と相関係数 |
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散布図の作成、相関係数の意味、検定 |
| 9 |
分散分析 |
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量的変数に与える質的要因の影響 |
| 10 |
単回帰分析 |
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２つの量的変数の関係、最小２乗法 |
| 11 |
重回帰分析 |
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説明変数が２つ以上の場合の推定 |
| 12 |
主成分分析 |
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データの特徴抽出、主成分分析の基本 |
| 13 |
判別分析 |
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データのグルーピング手法、判別分析の基本 |
| 後期 |
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| 1 |
季節変動分析、移動平均法 |
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季節変動のあるデータの分析方法 |
| 2 |
時系列予測における分解法 |
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時系列データを個々の要因パターンに分解する方法 |
| 3 |
需要予測 |
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時系列分析による需要予測、例題 |
| 4 |
線形計画法 |
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線形計画法の基本、ソルバーによる分析 |
| 5 |
損益分岐点分析 |
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CVP分析、販売単価の決定問題 |
| 6 |
企業分析（１） |
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財務データの読み方、基本的な解釈 |
| 7 |
企業分析（2） |
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財務データによる利益力分析 |
| 8 |
企業分析（3） |
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財務データによる発展力分析 |
| 9 |
企業分析（4） |
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財務データによる企業力分析 |
| 10 |
企業分析（5） |
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財務データによる総合力分析 |
| 11 |
ベンチマーキング |
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ベンチマーキングの基本と実際 |
| 12 |
データマイニング |
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データマイニングの基本と実際 |
| 13 |
企業先端事例、まとめ |
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データベースマーケティング、CRMなどの事例紹介、総括 |
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| 成績評価方法 |
出席と講義中の小課題およびレポート |
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