2019年度 データ収集・分析   Data Collection and Analysis

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開講元
経営工学系
担当教員名
梅室 博行  URAKAMI JACQUELINE 
授業形態
講義 / 演習
曜日・時限(講義室)
火5-8(W631)  
クラス
-
科目コード
IEE.C305
単位数
2
開講年度
2019年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2019年4月15日
講義資料更新日
2019年10月12日
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

経営工学系の各分野では様々なデータを収集し、分析することにより検証する。本講義は経営工学系の研究に必要な多様なデータの収集や分析の方法について学ぶ。
本講義は講義と演習を一体としておこない、学んだ事を演習を通じて理解を深め手法を身につける。

到達目標

本講義の終了時には履修生は
(1) 様々なデータの特性について理解している
(2) 様々なデータ収集の手法を理解し、適切な手法を選べる
(3) 様々なデータ分析の手法を理解し、適切な手法を選べる

キーワード

定性データ, 定量データ, 統計, 多変量解析

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- -

授業の進め方

講義と演習を一体として行う。1回の講義で学んだ知識を次回の演習で体験的に学習し身につける。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 イントロダクション+データ+インタビュー 授業の目的や進め方、成績評価基準を理解する。 データの概念や種類について理解する。 インタビューの方法論を理解する。
第2回 定性的データの分析 定性的データの分析方法を学ぶ。
第3回 質問紙調査 質問紙の設計および調査の方法を学ぶ。
第4回 データ分析ソフトウェア 統計分析のためのソフトウェアをセットアップする。
第5回 データを見る 記述統計やヒストグラム、散布図などを利用してデータの概観をとらえる方法を学ぶ。
第6回 比較・相関・回帰 複数のデータの関係を調べる方法としてt検定、相関分析、回帰分析を学ぶ。
第7回 因子分析と判別分析 因子分析と判別分析について学ぶ。
第8回 発表会 本授業の分析を通して得られた結果を発表する

教科書

特に定めない。授業に必要な資料は授業の中で提供される。

参考書、講義資料等

特に定めない。必要な情報のソースは授業の中で提供される。

成績評価の基準及び方法

演習の成績: 80%
最終発表: 20%

関連する科目

  • IEE.C202 : インダストリアル・エンジニアリング
  • IEE.C302 : 品質管理
  • IEE.B207 : 計量経済学第一
  • IEE.A205 : 経営・経済のための統計

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

経営・経済のための統計 (IEE.A205) と インダストリアル・エンジニアリング (IEE.C202) を履修していること, または同等の知識があること。
演習で利用するため、PCを毎週持参すること。

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

梅室 博行
umemuro.h.aa[at]m.titech.ac.jp

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