国立大学法人 東京工業大学

講義の概要とねらい

近年，データ分析は経済学・経営工学の様々な場面で数多く現れる．
本講義では，データ分析の基本理論と様々なモデルを説明すると共に，経済学・経営工学との繋がりについて紹介する．
データ分析に関する知識は，経済学・経営工学の諸問題に対して数理的な視点からアプローチする上で必須といえる．
この講義を通じて，そのような知識を身につけてほしい．

到達目標

本講義で扱う分析手法に対して，以下のことができるようになる．
（１）各手法で扱うモデルを理解し，説明できる．
（２）各手法における構造や諸性質を理解し，数学のことばで説明できる．
（３）各手法を実際に計算できるようになる．
（４）各手法と経済学・経営工学との繋がりとの繋がりを理解し，説明できる．

キーワード

データ分析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

授業の進め方

毎回の授業では，様々な問題を取り上げ，その解の構造と解の求め方，および経済学・経営工学との繋がりについて説明する．
毎回の講義では、講義資料をT2SCHOLAにアップするので、受講生はそれを読み、内容を理解する。
不明な点があれば、教員にメールなどで質問して理解に努める。
レポートはT2SCHOLAを使って締切までに提出する．

授業計画・課題

授業時間外学修（予習・復習等）

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし．
毎回の授業前に資料を配付する．

参考書、講義資料等

特になし．

成績評価の基準及び方法

毎回の講義で出題する小テスト，レポートの解答状況などを踏まえて評価する

関連する科目

• IEE.A207 ： プログラミング基礎（経営工学）
• IEE.A204 ： 経営・経済のための確率

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

「プログラミング基礎」「経営・経済のための確率」については，履修していることが望ましい．