ゼミ

ゼミのテーマ

ビジネスのためのデータサイエンス

ゼミの概要

情報技術の発展によって、生活やビジネスに関わる様々なデータが記録され、容易に大量のデータが手に入るようになってきました。そのような時代の変化を反映し、データを活用・分析することで、現実の課題を解決していこうという機運が社会全体で高まっています。そのため、データ分析の力は特定の専門職など限られた人にとってのものではなく、これからの社会を担う人材にとって必須のリテラシーの一つとなりつつあります。

この演習では、ビッグデータ時代の新しいデータ分析の方法である、データサイエンスの基本を学びます。データサイエンスとは、統計学を基本とした従来のデータ分析に加え、機械学習や情報科学などの複数の領域にまたがる、より多様なデータ分析方法の総称です。なかでも、ビジネスデータサイエンスと呼ばれる、経済やビジネスの分野における問題解決に有効な分析方法を中心にとりあげます。様々な分析方法を効果的に学習し、実践するためには、プログラミングが必要になります。この演習ではPythonというプログラミング言語を使います。

ビジネスデータサイエンスにおける分析は、消費者のデータを用いたもの、企業のデータを用いたものに二分されます。前者の、消費者の購買データを使った分析としては、都道府県別商品別月別売上額から、「都道府県別の購買商品傾向」を明らかにしたり、スキャンデータを使って、「同時に購入される商品」や「価格の変化が販売額へあたえる影響」を特定したりするものが挙げられます。後者の、ファイナンスデータを使った分析としては、株価から、「企業規模と収益率の関係」を明らかにしたり、財務データから、「資金調達に伴う費用」を計算したりするものが挙げられます。このような代表的な分析方法を一通りとりあげる予定です。

ゼミの進め方

2年次：Pythonの操作の基本を学んだ後に、テキストを使ってデータサイエンスの基本を学びます。

3年次：グループごとにテーマを決めて、データ分析を通じた問題解決に挑戦します。他大学との合同発表会（7月）や、外部の研究発表会（12月 ）に参加します。

4年次：基本は個人ごとにテーマを決めて、卒業論文に取り組みます。

どんな人に向いているか

どんなことが身に付くか

参考文献（データ分析）

辻真吾・矢吹太郎著『ゼロからはじめるデータサイエンス入門』講談社　2021年

笹嶋宗彦他『Pythonによるビジネスデータサイエンス１～４』朝倉書店　2021年

これまでのゼミ活動

同志社大学

龍谷大学