大学公開講座のセカンドアカデミー

【講座趣旨】
　データを収集し、集めたデータを分析し、分かりやすく提示し、意思決定を行うことはビジネス・スキルの大切な要素です。
　本講座では、ビッグデータ、IoT時代のデータ分析のスキルの基礎を再確認するとともに、応用まで、PCを用いた演習を通じて学びます。
　データの分類、分布の形と代表値、また、データ間の関係をつかむスキルとして重要なスキルの基礎と回帰分析を用いた因果的把握・構造的把握を春期とは異なる経営・経済データ等を用いて集中的に学びます。
　受講生の、良いよりデータの探索術、データのより良い見方、データを用いた分析・判断力、事業等のプランニング力のアップを図ることが目的です。

【特記事項】
【受講にあたって】講義中、演習でPCを使用します。
可能であれは、演習用のPCとは別に、受講用のPC，スマートフォン，タブレットなどをご用意ください。

※本講座はリアルタイム配信型(Zoom)となります。

※お申込み前に必ずオンライン講座ご受講にあたってをご確認ください。

※初めてZoomをご利用になる方は、Zoomご利用ガイドをご覧ください。

■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。

【講義概要】
第1回 11月10日(水) ビッグデータ時代のデータの特徴と統計方法の基本について
ビッグデータ時代のデータの特徴と統計方法を知り、データ分析の基礎を再確認しましょう。

第2回 11月17日(水) データ分析の実際(1)分布の中心-平均と中央値
統計学はデータの分布の形の確認から始まります。分布の中心(軸)について平均や中央値を、また、さまざまな平均、例えば幾何平均なども取り上げます。

第3回 11月24日(水) データ分析の実際(2)―散布度
分布の中心からの散らばり具合を示す散布度を測ってみましょう。

第4回 12月 1日(水) データによる因果推論:相関と因果
データを用いて因果関係を把握するために、回帰分析の基礎や相関係数をつかみましょう。

第5回 12月 8日(水) データによる因果推論:回帰分析(1)
重回帰分析の意味、結果の見方を詳しく説明します。

第6回 12月15日(水) データによる因果推論:回帰分析(2)
EBPM(evidence based policy making)のためのさまざまな手法をみていきましょう。

【教材】
配付資料
会員のページ「マイページメニュー」の「オンライン講座視聴・資料ダウンロード」にてダウンロードしていただきます。

名前	藤江 昌嗣
肩書き	コーディネータ、明治大学経営学部教授・京都大学博士(経済学)、戦略研究学会会長、MOSマネジメント・オブ・ サスティナビリティ研究所 所長
プロフィール	1978年京都大学経済学部卒業、民間企業勤務後、神戸大学大学院を経て、1984年岩手大学人文社会科学部専任講師、1987年東京農工大学農学部助教授、1992年明治大学助教授、翌年教授、現在に至る。明治大学元副学長、戦略研究学会会長、MOSマネジメント・オブ・サスティナビリティ研究所所長。単著『ビッグデータ時代の統計学入門ーデータサイエンスを支える統計の基本』(学文社)、『アジアからみた新地政学的マクロ経済学ーIMF・GATT体制を超えて』(同)文社)、共著『アジアからの戦略的思考と新地政学』(芙蓉書房)、共著『企業経営と人生設計のワークブック -経営はアート、管理はサイエンス-』(芙蓉書房)他

名前	千田 亮吉
肩書き	明治大学副学長・明治大学商学部教授
プロフィール	1984年慶應義塾大学大学院経済学研究科満期退学 東京国際大学勤務を経て、1999年より明治大学商学部専任教授