講座詳細情報
申し込み締切日:2023-10-03 / 経営全般 / 学内講座コード:23210032
統計データ分析で読み解く経済・経営現象 -基礎と応用- 気になる経済・経営現象をデータで読み解きましょう。【ビジネス/データ・デジタル/マネジメント/】
- 開催日
- 10月11日(水)、10月25日(水)、11月 8日(水)、11月15日(水)、12月 6日(水)、12月20日(水)
- 講座回数
- 6回
- 時間
- 19:00~20:30
- 講座区分
- 後期
- 入学金
- -
- 受講料
- 20,760円
- 定員
- 20
- 補足
※この講座の申し込みは既に締め切りました。
関連講座
講座詳細
【講座趣旨】
本講座「統計データ分析で読み解く経済・経営現象 -基礎と応用-」は、統計分析の基本や応用という面で、気になる経済・経営現象を対象に、統計データでそのメカニズムや特徴を読み解いていきます。
今回は、相関・回帰分析を学修し、その後、ビジネスデータサイエンス入門ということで、ジェネラリストのためのマシーン・ラーニング(機械学習)パラダイムを解説し、また、データ・ビジュアライゼーション(データ可視化)応用編:ボンド・ウェイブの歴史的経験則をその長期波動を使って可視化してみます。最後に、経済・経営現象を統計データ分析で読み解きます。
【紹介動画】
準備中
【おねがい】
※本講座では、一部Zoomのブレイクアウトセッションを使ったグループワークを行います。
欠席者多数の場合、講座運営に影響する可能性がありますので、原則として全ての回への出席をご予定くださいますようお願いします。
(出席を強制するものではありません。やむを得ず欠席される場合や遅れて参加の場合のご連絡は不要です)
【特記事項】
※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。
■本講座は見逃し配信は実施いたしません。
【講義概要】
第1回 10月11日(水) 「データ分析のための統計学の応用(1)
相関分析についての説明と演習
第2回 10月25日(水) 「データ分析のための統計学の応用(2)
回帰分析についての説明と演習
第3回 11月 8日(水) ビジネスデータサイエンス入門:
ジェネラリストのためのマシーン・ラーニング(機械学習)パラダイム
「データ」「データ分析」の本質、データサイエンスで注目を集めた機械学習と深層学習に重点を置き、これらのアルゴリズムのフレームワークの概観(事前知識不要)を理解するとともに、今後の課題について理解を深める。
第4回 11月15日(水) データ・ビジュアライゼーション(データ可視化)応用編:ボンド・ウェイブの歴史的経験則をボンド・ウェイブ(長期波動)を使って可視化してみよう!
歴史的経済データを活用し、
近代以降の通貨体制および覇権のパラダイム・シフトをビジュアライゼーションする。歴史学へのデータ分析の応用と統計的なチャレンジについて考察する。
第5回 12月 6日(水) 統計データ分析で読み解く経済・経営現象(1)
データの分類、分布に基づく統計的判断について学びましょう。
第6回 12月20日(水) 統計データ分析で読み解く経済・経営現象(2)
データ間の変化や関係の強さや異同を測ってみましょう。
本講座「統計データ分析で読み解く経済・経営現象 -基礎と応用-」は、統計分析の基本や応用という面で、気になる経済・経営現象を対象に、統計データでそのメカニズムや特徴を読み解いていきます。
今回は、相関・回帰分析を学修し、その後、ビジネスデータサイエンス入門ということで、ジェネラリストのためのマシーン・ラーニング(機械学習)パラダイムを解説し、また、データ・ビジュアライゼーション(データ可視化)応用編:ボンド・ウェイブの歴史的経験則をその長期波動を使って可視化してみます。最後に、経済・経営現象を統計データ分析で読み解きます。
【紹介動画】
準備中
【おねがい】
※本講座では、一部Zoomのブレイクアウトセッションを使ったグループワークを行います。
欠席者多数の場合、講座運営に影響する可能性がありますので、原則として全ての回への出席をご予定くださいますようお願いします。
(出席を強制するものではありません。やむを得ず欠席される場合や遅れて参加の場合のご連絡は不要です)
【特記事項】
※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。
■本講座は見逃し配信は実施いたしません。
【講義概要】
第1回 10月11日(水) 「データ分析のための統計学の応用(1)
相関分析についての説明と演習
第2回 10月25日(水) 「データ分析のための統計学の応用(2)
回帰分析についての説明と演習
第3回 11月 8日(水) ビジネスデータサイエンス入門:
ジェネラリストのためのマシーン・ラーニング(機械学習)パラダイム
「データ」「データ分析」の本質、データサイエンスで注目を集めた機械学習と深層学習に重点を置き、これらのアルゴリズムのフレームワークの概観(事前知識不要)を理解するとともに、今後の課題について理解を深める。
第4回 11月15日(水) データ・ビジュアライゼーション(データ可視化)応用編:ボンド・ウェイブの歴史的経験則をボンド・ウェイブ(長期波動)を使って可視化してみよう!
歴史的経済データを活用し、
近代以降の通貨体制および覇権のパラダイム・シフトをビジュアライゼーションする。歴史学へのデータ分析の応用と統計的なチャレンジについて考察する。
第5回 12月 6日(水) 統計データ分析で読み解く経済・経営現象(1)
データの分類、分布に基づく統計的判断について学びましょう。
第6回 12月20日(水) 統計データ分析で読み解く経済・経営現象(2)
データ間の変化や関係の強さや異同を測ってみましょう。
備考
【講座をお薦めする方】
◆統計学・データ分析を基礎から学びたい方、企業での着実なデータ分析に関心のある社会人・学生にお勧めです。
◆基礎的な統計手法と結果を出す経済・企業のデータ分析に重点を置きました。
【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。
※資料については、各回講師の方針により、講義中の閲覧のみで、受講生の皆様にご提供できない場合がございますのでご了承ください。
・参考図書
藤江昌嗣 『ビッグデータ時代の統計学入門』学文社、2021年
伊藤公一朗『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書、2017年
千田亮吉・加藤久和他『大学生のための経済学の実証分析』日本評論社、2023年
※定員の充足状況の変化や、休講・補講等がある場合があります。
お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。
◆統計学・データ分析を基礎から学びたい方、企業での着実なデータ分析に関心のある社会人・学生にお勧めです。
◆基礎的な統計手法と結果を出す経済・企業のデータ分析に重点を置きました。
【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。
※資料については、各回講師の方針により、講義中の閲覧のみで、受講生の皆様にご提供できない場合がございますのでご了承ください。
・参考図書
藤江昌嗣 『ビッグデータ時代の統計学入門』学文社、2021年
伊藤公一朗『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書、2017年
千田亮吉・加藤久和他『大学生のための経済学の実証分析』日本評論社、2023年
※定員の充足状況の変化や、休講・補講等がある場合があります。
お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。
講師陣
名前 | 藤江 昌嗣 |
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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。京都大学博士(経済学)、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』(学文社)、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 |
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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 2023年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 著書:千田亮吉・加藤久和他『大学生のための経済学の実証分析』日本評論社、『数量経済分析』文真堂、1989年、『行動経済学の理論と実証』勁草書房、2010年 他 |
名前 | 杉之尾 倫生 |
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肩書き | CFA(米国金融アナリスト資格)、データ・マネジメント |
プロフィール | CFA(米国金融アナリスト資格保持者)で金融分析、およびデータ・マネジメントに携わる。東京理科大応用数学科卒。 過去、不良資産投資(プライベート・エクイティー)や保険のアクチュアリー業務などに携わる。 長期波動の観点から、データを用いて、歴史的なパラダイム・シフトを視覚化する独自のフレームワーク(ボンド・ウェイブ)構築に従事。 現在データ・マネジメントの修士課程(ブエノス・アイレス大学大学院)在学中。 |