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    授業内容詳細

 ビジネス統計学Ⅰ
   Business Statistics Ⅰ
授業科目区分
経済学部専門教育科目・学科共通科目
担当者 深瀬 澄(教授)
グレード G1
テーマ ビジネスの現場で使える記述統計学の初歩
キーワード 表計算ソフトの習熟,∑記号の計算,配列関数を用いた集計,加重平均と期待値,正規分布,特化係数,寄与度と寄与率,仮説検定(χ2乗検定),顧客満足度改善(CS分析)
開講年度
2017
開講時期
配当年次
1・2・3・4
単位数
2
コース 1年生 (経)学科共通科目
4年生 (経)学科共通科目

授業の目的及び概要 授業目的としては、Excelによるデータ処理の力も借りながら、統計学的な分析のロジックを学び、ビジネスパーソンに求められる論理的な思考力と科学的な分析力を伸ばしていきたい。

授業概要としては、ファイナンス、マーケティング、組織や労務管理、産業分析、顧客満足度改善等、ビジネスの現場や経営戦略の分析に用いる汎用的なデータサイエンスについて、初歩から実践的に学ぶ。

ビジネス統計学Ⅰでは「Excel関数」を用いた統計解析の計算力養成に重点を置くのに対し、ビジネス統計学ⅡではExcelの「データ分析」機能を駆使することにより、出力結果の解釈と分析力の育成に重点を置く。
履修条件 Excelを用いた実習形式の授業であり、特に履修条件は設けず、予備知識等は一切不問だが、授業中の集中力と理解力が必要である(参考までに、成績の上位を留学生が占める)。
パソコン端末の台数制限があり、定員50名程度で打ち切る。

初回にお試しの授業実習として、解説を聴きながらデータ編集作業をしてもらうので、各自で履修を判断してほしい。
科目の位置づけ(DP・CPとの関連) 【DPにおける位置づけ】
この科目は、学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と体験を通じてみにつける知識や能力のうち、以下の各項目内容の一部に該当する。
1.日本語および外国語の活用能力、数的処理能力、情報活用能力能力とともに幅広い教養及び国際感覚をみにつけている。
3.企業をはじめとする組織の経営問題を理解し、その解決方法を考える力をみにつけている。
4.他の人々と協働し、企業をはじめとする組織の一員として活躍できる能力をみにつけている。

【学びにおける科目の位置づけ】
経営学科における学科共通科目であり、低学年での履修を想定し、営管理、ファイナンス、マーケティング、生産管理など、各専門分野の実証的分析に必要となる汎用的な情報処理と統計分析の基礎的なリテラシーをみにつける。

特にマーケティング・コースの志望学生については、ビジネス統計学Ⅰ→ビジネス統計学Ⅱ→マーケティングリサーチの3科目を乗り継ぐことで、本学の大学院(経営学専攻)における実証研究にも直結する最短経路を想定している。
学修の到達目標 授業は前半(第2回~第8回)と後半(第9回~15回)の2部構成となっており、各到達目標は以下のとおりである。

前半
1.Excelを用いて、統計分析のための基本的な関数計算ができるようになる
2.複写計算と配列関数を利用し、ベクトルや行列を用いた集計法に慣れる
後半
3.ファイナンス、マーケティング、労務管理、地域分析等に用いる汎用的なデータ処理と統計分析の初歩を修得する。
授業の方法 ・パソコン実習による授業を行う。
・Itsクラスより電子教材をダウンロードし、主としてEXCELを用いて分析する(ユーザー人口が多く、ほとんどの職場で利用でき、同僚や上司とのデータの授受や共有も容易だからである)。
・毎回、授業中の実習課題を提出してもらい、履修生の理解度を確認し、提出状況をフィードバックする。
・理解を深めるために、必要に応じてプリントを配布し、手計算してもらう場合もある。
授業外の学修(予習・復習等) 学修内容を確実に修得するため、授業で用いた教材を利用し、実習内容を中心に最低20分程度の復習することを前提とする。

復習を習慣化するため、授業後の1週間以内に教材の課題を完成させて、ITsクラス上にレポート提出することを求め、成績にも反映させる。
テキスト・参考書 テキスト:使用しない。
オリジナルの電子教材(データおよび解説)をItsクラスよりダウンロードして使用する。

電子教材の保存と整理のため、USB記憶媒体を持参することが望ましい。
(ネットワーク上のホルダー等に保存したデータの消去事故が多発している)
成績評価の基準・方法 ①授業中の課題レポート(復習問題も含む)の提出60%
※ただし、ペナルティとして、「授業中の実習取組み」を伴わない回の課題レポートの提出については50%以下の減点もある(正当な理由がある場合を除く)。

②授業中テスト(2回実施)40%

※上記①②の他、受講生の授業理解や授業レベルの向上に貢献する積極性に対しては、加点の配慮をする。
履修上の注意事項など 「統計学のロジック」と「データ処理」は、データサイエンスの両輪をなし、双方の知識とスキルを融合して初めて、ビジネス現場での活躍が期待される。いずれも弱点とする文系学生は多いが、前向きに理解し成長しようとする意欲があること期待する。

なお、Excelを使わずに統計学を学びたい人は、井上勝雄先生の「経済統計学Ⅰ」、どうしても論理的思考が苦手な人は、中村悦弘先生の「ビジネス統計学1」を奨める。

この科目の履修にあたって 毎回の学修内容を積み上げていくので、遅刻や欠席をすると、その後の理解が難しくなり、躓きやすくなります。
前半はExcelの使い方を初歩から指導しますが、あくまでも統計学分野の科目であることをご理解下さい。パソコン操作のみに関心があって、統計分析のロジックを学ぼうとしない受講生にとっては履修目的にミスマッチがあり、後半から退屈な授業になるようです。
オフィスアワー 水 10:40~12:10 相談ラウンジ(八尾4階) 授業の質問、レポート作成支援


第1回 第1回 ガイダンスとExcelによるデータの編集

①HPサイトからのデータ収集
②データの編集
③データの並べ替え
④ワードやパワーポイントへの貼り付け
課題① 1人当たり県民所得ランキング

第2回 第2回 Excelによる加減乗除と関数計算

①加減乗除
②べき乗
③角度
④三角関数
⑤対数関数
課題② 基本計算ドリル

第3回 第3回 Excelの複写機能による表計算 

①複写計算
②セル番地を固定した複写計算
③按分計算
④関数グラフの形状
課題③ コブ=クラス型効用関数の形状

第4回 第4回 ExcelによるΣ記号の計算

①オート・サムによる数列和(級数)の計算
②統計学への応用
・偏差と偏差平方和
・分散と標準偏差
・基準値(Z値)
・偏差値
トピックス:英国のコンソール国債
課題④ 株式銘柄のリスク

第5回 第5回 正規分布と定積分

①正規分布
②標準正規分布
③定積分の計算
トピックス:フリードリッヒ・ガウス
課題⑤ 推定

第6回 第6回 ExcelによるΠ記号の計算

①数列の積の計算
②場合の数の計算
③対数によるデータ変換
課題⑥ 長期の資産運用をシュミレーション

第7回 第7回 配列関数を用いた集計

①スカラー、ベクトル、行列
②配列の転置
③ベクトルの加減
④ベクトルのスカラー積
⑤ベクトルの内積
⑥行列の加減
⑦行列のスカラー積
⑧行列間の積
課題⑦ 売上額の集計

第8回 第8回 前半の総括および理解度確認

データ処理および統計分析に必要なEXCELによる計算方法について理解度を確認する。

第9回 第9回 さまざまな平均の計算

①単純平均
②加重平均
③期待値
④幾何平均
課題⑧ 資産運用におけるポートフォリオ

第10回 第10回 構成比の計算とクロス集計 

①数量データの構成比
②特化度
③カテゴリデータの構成比
④クロス集計
課題⑨ 産業構造変化を分析する

第11回 第11回 多重Σ記号の計算とχ2乗検定

①ΣΣ記号の計算
②観測度数の集計
③期待度数の計算
④乖離度とχ2値の計算
⑤仮説検定
課題⑩ TV視聴のアンケート

第12回 第12回 変化率の計算

①経済成長率
②年率換算
③成長率におけるゲタ
④弾力性
課題⑪ 価格設定と売上額との関係

第13回 第13回 変化率の要因分解

①寄与度の導出
②寄与度の計算
③寄与率
課題⑫ 市場の分析

第14回 第14回 相関係数とCS分析

①分散と共分散
②相関係数
③ベクトルの長さ
④三角関数と内積
④CSポートフォリオ
課題⑬ 顧客満足度の改善度

第15回 第15回 総括

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