（最終更新：2023年10月1日）
＊ 応募方法の詳細につきましては、経済学部同好会様ご発行冊子に掲載されているゼミ紹介文をご覧ください（合同説明会で使用するスライドはこちら）。
令和6年度における本演習においては
成田悠輔・矢田紘平(2021－)「データで社会をデザインする 機械学習・因果推論・経済学の融合」『経済セミナー』連載中
の輪読から始めることによって、データ・サイエンス的手法と、ミクロ経済学／ゲーム理論的知見の相互連関の可能性を探ることに主眼を置きたい。適宜、
マット・タディ（上杉隼人・井上毅郎訳）『ビジネスデータサイエンスの教科書』（2020年、すばる舎）
なども参照予定。
関連して、実データの利用については、現在、（株）ナウキャスト様が本学部にご提供のクレジットカード決済データ（2023年7月20日プレスリリース）の使用が可能かを検討中。これとは異なる同種のデータを使用した分析例としては
渡辺努・大森悠貴(2022)「第10章 クレジットカードデータで捉えるオンライン消費の動向」、渡辺努・辻中仁士（編著）『入門オルターナティブデータ 経済の今を読み解く』日本評論社
大森悠貴・梅木聖也(2022)「第11章 From To指数を用いた人流に関わる消費動向分析」前掲書
を参照せよ。
後期においては、担当者が主として関心を持つ研究分野であるマーケティング・産業組織論から
Oz Shy (2008) How to Price: A Guide to Pricing Techniques and Yield Management, Cambridge University Press
で解説されている価格付けアルゴリズムの実装について学習・研究することも考えているが、未定ではあり、参加者と相談しながらテーマを決めていく予定。なお、同書は、出版当時の2008年時点においては、実装にはまだまだ距離があったが、出版から10年以上経ち、本書の持つ実践的価値は高まってきたものと言えるのではないだろうか。より具体的には、
組み合わせ販売
多部料金制
ピークロード・プライスィング
予約価格制
返品保証制
オーヴァー・ブッキング
といったトピックスである。