経営データ概論 （社会情報・専門科目）

Introduction to Business Data Analysis （社会情報・専門科目）

専門基礎科目（専門関連科目）

ー

社会情報科学部

学年指定なし

KCJBS1MCA1

2.00単位

講義 (Lecture)

2024年度後期

笹嶋 宗彦

情報科学研究科・社会情報科学部

日本語

目標9

講義後
情報科学研究棟410研究室

sasajima@sis.u-hyogo.ac.jp

1◎／3〇

ー

ー

ー

講義目的
企業活動から生み出される多種多様なデータから，必要なものを選び出し，良い分析を行うためには，そのデータを生み出した企業の活動の形態，特に，利益を得るしくみを理解する必要がある．本講義では，小売，製造，建設といった様々な業種がどのように利益を生み出すのか理解し，データ分析の課題とビジネスモデルを結び付けて考えられるようになることを目的とする．

到達目標
解決すべき課題が与えられた際に，どのデータに着目すれば良いか，その業種に合った分析方法や課題解決方法は何かを判断できるようになることを目標とする．また，実際に，PBL演習などデータ分析演習において，講義内容を演習課題実施に反映させることを努力目標とする．

Ⅰ講義内容
様々な業種に分けてビジネスモデルを紹介する．代表的な業種から，必要に応じて講師を招き，古典的なモデルだけではなく，インターネットビジネスなど新しいモデルも紹介する．また，具体的な授業予定については，第1回目の講義時に紹介する．ただし諸般の都合により，順番等が変わることがあるため，受講生は講義に関する連絡について常に確認することが望ましい．

Ⅱ授業計画
１：オリエンテーション
　データ分析と企業活動，ビジネスモデル理解の必要性
２〜１４：業種とビジネスモデル
予定業種：小売業，製造業，建設業，不動産業，サービス業(医療，
教育など)，サービス業(広告，コンサルティングなど)
１５：まとめ．講義内容の補足と講評など

＜生成AIの利用について＞
・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

特になし

必要に応じて適宜紹介する

初回のオリエンテーションで全体の予定を提示する．
各講師の所属企業について準備学習しておくことが望ましい(1回あたり目安2時間)
事後学習について，各講義の資料の再確認や，指示されたグループ作業やレポート作成などを
毎回講義後に実施することが望ましい(1回あたり目安2時間)

講師によっては，グループ学習や，グループによる課題製作を行うことがある．

授業への取組姿勢(30%)，課題提出(期末レポート，70%)を総合的に評価する．
これらを総合して60％以上の評価点となった受講生に単位を与える．

講義中に，優秀なレポートを講評し模範解答として全体に説明することがある．
期末レポートについては，質問があった場合に，個別に対応する．

該当しない