| 授業名 | ビジネスのためのデータサイエンス |
|---|---|
| Course Title | Data Science for Business |
| 担当教員 Instructor Name | Park Joonha |
| コード Couse Code | NUC133_N23A |
| 授業形態 Class Type | 講義 Regular course |
| 授業形式 Class Format | Live Virtual |
| 単位 Credits | 2 |
| 言語 Language | JP |
| 科目区分 Course Category | 共通専門教育科目200系 / Specialized Subject 200 |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2023 UG Nisshin Spring Intensive |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
本講座では、Rを用いてビジネスの世界でデータを扱うための基本的な知識とスキルを身につけることで、フロンティアスピリットを実現することを目指す。
This course will help students to achieve frontier spirits by gaining basic knowledge and skills in dealing with data in business world using R.
授業の目的（意義） / Importance of this course
Rのインストールから、Rの基本用語や構文の理解、ビジネスデータ分析に役立つデータマージ、統計分析、可視化まで、Rを用いたデータサイエンスの様々なトピックを取り上げる。Rプログラムを利用する講義のため、毎回自分のパソコンが必要です。
The course will cover various topics in data science using R, from installing R, understanding basic terms and syntax in R to data munging, wrangling, and visualizing that can be useful in business data analysis.
到達目標 / Achievement Goal
データサイエンスや便利なプログラムの基本的な認識を備え、プログラミングや統計学の知識をビジネスシーンで活用できるようになることを目指す。
It aims to achieve basic awareness of data science and useful programs and the application of the programming and statistical knowledge to the business world.
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG6 Managerial Perspectives (BBA)
LG6 Managerial Perspectives (BBA)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
実際のデータを分析するためのデータサイエンスの基本用語や統計的知識を理解し、ビジネスにおけるデータ問題に対応できる分析力を身につけることができるようになる。
Students will be able to understand basic terms in data science and statistical knowledge to analyze actual data and develop analytical skills to deal with data issues in business.
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 0 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 50 % |
| フィールドメソッド Field Method | 50 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
本講義では、各セッションの目標に合わせて講師は基本的な概念とスキルを紹介し、学生はペア、あるいは小グループのチームで実際のデータを持って実習する。また、その過程と結果を全体に発表する方法で授業を進める。 学生たちの積極的なグループワークの参加が重要である。 講義の後半では、学生がグループとしてRを使用して与えられた課題を解決し、その結果を発表するActive Learningのアプローチが行われる。授業全体にわたって講義に関する学生たちの自由な議論と意見交換が求められる。受講生は基本的な社会科学的知識と統計学、心理学に関心と知識を持っていることが望ましい。Rを使うために毎回自分のPCを持参することと、ある程度の英語の能力（コーディングや講義資料を理解するために）が必要である。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
セッション１：データサイエンスとは、Rとは（インストールと開始）セッション２：行と列
セッション３：データ変更
セッション４：関数
●使用するケース
航空業界における顧客離反：キーポイント航空業界における顧客離反：問題の背景
第2日（Day2）
セッション５：記述統計量セッション６：サンプリング
セッション７：データ読み取り
セッション８：データビジュアライゼーション
●使用するケース
航空業界における顧客離反：ネットプロモータースコア第3日（Day3）
セッション９：マップビジュアライゼーションセッション１０：グループワーク・発表
セッション１１：マネーボール
セッション１２：マネーボール
●使用するケース
航空業界における顧客離反：利用できるデータ第4日（Day4）
セッション１３：モデルとは？セッション１４：まとめ・テスト
●使用するケース
航空業界における顧客離反：分析の実習成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 10 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 50 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 60 % |
| 予習レポート Preparation Report | 0 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 10 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 20 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 10 % |
| 合計 Total | 100 % |
評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
教科書 Textbook
- NA「NA」NA（NA）
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
Data Science for Business With R (Jeffrey S. Saltz & Jeffrey M. Stanton)
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
授業中の態度、参加度が評価に大事な影響を与えます。欠席による不参加は全体的な評価に大きい影響を与えます。基本的な統計学、心理学的事前知識が望ましいです。フィードバックは評価が終わった際に希望者に限り個別でお知らせします。中央情報センター（図書館）の活用をお勧めします。
担当教員のプロフィール About the Instructor
Joonha Park received her Ph.D. from the University of Melbourne, Australia, and is an Associate Professor at Department of Management, NUCB. Her research aims to illuminate culture-specific as well as pan-cultural aspects of psychology with a particular focus on East Asia. Her research topics are broad, including cultural change, entrepreneurship, subjective wellbeing, self-construal, attitudes and values related to environmental issues, acculturation and intergroup dehumanization.
Refereed Articles
- (2023) Attitudes toward demographic diversity in 16 advanced economies: Perceptions of conflict matters more than income. Australian Journal of Social Issues
- (2023) Happiness maximization is a WEIRD way of living. Perspectives on Psychological Science
- (2023) The Coronavirus Anxiety Scale: Cross-national measurement invariance and convergent validity evidence. Psychological Assessment
- (2023) Conceptual replication and extension of health behavior theories' predictions in the context of COVID-19: Evidence across countries and over time. Social and Personality Psychology Compass
- (2023) The Misandry Myth: An Inaccurate Stereotype About Feminists’ Attitudes Toward Men. Psychology of Women Quarterly
Refereed Proceedings
- (2022). Review of emotional developmental and social psychological research on social support and psychological experiences for postnatal working mothers in Korea. Qualitative Psychology .Society for Qualitative Inquiry in Psychology. 1. 3. Online (Clark University)