データドリブン経営フィールド
データドリブン経営フィールド授業一覧
データドリブン経営フィールド授業一覧
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マーケティングリサーチ（Standard）
- 豊田 裕貴 客員教授
- ビジネスデータを活用するには、データ分析力だけではなく、データからどんな結果を導き出せば、ビジネスにとって有益な知見を得られるのかを考える「分析レシピライティング力」が必要となる。本講義では、このレシピの作成方法の基礎を学ぶ。
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マーケティングリサーチ（Advance）
- 豊田 裕貴 客員教授
- より高度な知見をビジネスデータから導き出すには、各種手法を組み合わせた分析を行う必要がある。本講義では、「分析レシピライティング力」を更に高めるために、様々な事例を学習の上、受講者のテーマを元に、それぞれのレシピを書く演習を行う。
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ビジネスデータ活用（課題解決モデリング）
- 志賀 敏宏 教授
- 「問題発見・定義→解析・解答→実行」が問題解決です。解けて嬉しい、…、問題定義が必須です。また、仮説が明確でないデータ分析は、モンキーオペレーションです。これらの隘路に陥らず、一流の「問題解決者」となりましょう。
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ビジネスデータ活用実践（先端事例）
- 今泉 忠特任教授
- 本科目では、ビジネスにおけるデータ活用がどのように行われているのか、実際にデータ活用の前線でプロジェクトをリードしている方々をお招きして、先端事例をお話いただく。講師自身、いくつものデータ活用プロジェクトを様々なパートナーと協力して成功させてきたため、そのコネクションを活かしたゲスト講師陣にはご期待いただきたい。
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ビジネスデータ活用実践（事業提案）
- 佐藤 洋行 客員教授
- 本科目では、様々な業態の組織において、データ活用プロジェクトがどのように行われているのか、チーム作り・チーム運営・システムの観点から整理して類型化する。それと共に、各類型における成功の鍵とリスクポイントについて解析することで、データ活用プロジェクトを成功させるためのコツをつかんでいただきたいと考えている。
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ビジネスデータ活用入門
- 佐藤 洋行 客員教授
- 分析を前提とした大量のデータの蓄積には、データベースの利用が効果的である。本講義では、データベースの基本理念・操作、分析ツールＲとの連携、スクリプトを利用した自動的なデータ収集システムの実装を通して、データベース利用の基本的な流れを学ぶことができる。
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サービスサイエンス
（質的データ分析からの実践知考察）- 中野 未知子 客員教授
- インタビューデータから実践知を導出する過程のケーススタディ講義。統計学の専門技術講義やマーケティング事例講義ではなく、受講者が身の回りのデータでアナリティクスに一歩踏み出すきっかけ」となる講義を目指す。修論で質的データ分析を予定する人にも役立てていただきたい。
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ビジネスデータ活用実践（BI）
- 萩原 雅之 客員教授 ／ 佐藤 洋 客員教授
- 経営課題に対して、データ分析結果が経営戦略を決めることがある。いわゆるデータドリブン経営のベースとなるデータマネジメントに関する基本的な考え方を学び、分析ツール等を使った一連のプロセスを体験し、ビジネス課題解決に役立つスキルを取得する。
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ビジネスデータ分析入門（統計ソフト活用）
- 久保田 貴文 教授
- ビジネスの現場においてデータ分析の基礎となる内容について学習します。特に、統計ソフトウエアを活用して実践的にデータ分析できるスキルの修得を目指します。その中から課題解決のための必要な分析手法を学び、ビジネスデータ分析（Standard）に繋げます。
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機械学習によるビジネスデータ分析
- 久保田 貴文 教授
- ビジネスの現場で利活用できる機械学習の手法について学びます。特に、ビッグデータの中からビジネスに役に立つルールや、意思決定の根拠となるエビデンスを発見するために、決定木分析・アソシエーション分析・ディープラーニング等を修得します。
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ビジネスデータ分析（Standard）
- 今泉 忠 特任教授
- ビジネスデータにもとづいた課題解決案は比較可能で関係者が納得できるようになっている必要があります。この科目では、そのための標準的な分析フレームワークとその中での、予測・要約・分類などに関する手法を、課題解決案の提案のために手法として学びます。
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ビジネスデータ分析実践
- 今泉 忠 特任教授
- データからの創造的な発見のために、データ分析を行うことための理論と応用について学びます。ビジネスデータ分析（Standard）の内容を基礎にして、非線形構造の分析、質的変数の分析，モデル残差からの発見とデータプレゼンテーションについて学びます。
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論文指導I
- 今泉 忠 特任教授 ／ 豊田 裕貴 客員教授
- 各院生は、自己が解決したい課題研究テーマについて最終的には、論文として表現するための課題の明確化や論理の構造について、複数教員とのディスカッシンを通じてブラッシュアップします。ビジネスデータを活用した課題解決スキルを修得します。
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論文指導II
- 久保田 貴文 教授 ／ 豊田 裕貴 客員教授
- 論文指導Iに引き続き、自己が解決したい課題研究テーマについて研究を進めます。課題を解決するための分析手法やその分析結果の考察について複数教員とのディスカッションをとおして、問題点や改善点を明らかにし、最終的に修士論文にまとめます。
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集中ゼミ（統計検定）
- 今泉 忠 特任教授
- ビジネスデータを扱う場合に、単なる数値として処理をして、そこから知見を得ない場合が多くあります。データを基づいた問題解決のために必須の統計的思考法とそのためにスキルについて学びます。また、統計検定の受験を行うことで、外的な資格認証とします。
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DSBゼミ 集中ゼミ（データコンペティション）
- 今泉 忠 教授 ／ 久保田 貴文 准教授
- ビッグデータには、従来のデータにはない性質があります。それらに振り回されたり、また、目的に合った部分のみを利用してしまいがちです。実際のビジネス課題解決のために、ビッグデータをもとに分析ストリーを作成して、プレゼンテーションを行います。
職業実践力育成
プログラム（BP）
「多摩大学経営情報学研究科 経営情報学専攻 修士課程 DSBコース」は『職業実践力育成プログラム（BP）』に認定されました。（平成29年4月より）
『職業実践力育成プログラム（BP）』とは、大学・大学院等におけるプログラムの受講を通じた社会人の職業に必要な能力の向上を図る機会の拡大を目的として，大学等における社会人や企業等のニーズに応じた実践的・専門的なプログラムを「職業実践力育成プログラム」（BP）として文部科学大臣が認定いたします。
「多摩大学経営情報学研究科 経営情報学専攻 修士課程 DSBコース」は『中小企業活性化』と『非正規労働者のキャリアアップ』の２つのテーマで認定を受けております。
本学では、『知の再武装』というキーワードを掲げ、
1.社会人の学び直す選択肢の可視化
2.大学等におけるプログラムの魅力向上
3.企業等の理解増進
を図り、厚生労働省の教育訓練給付制度とも連携し、社会人の学び直しを推進します。
様式1 職業実践力育成プログラム（ＢＰ）への申請について(PDF 153KB)
様式2 授業科目の概要について
