シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2026/04/06 現在 |
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開講科目名 ／Course |
ビジネスインテリジェンスＢ／Business IntelligenceＢ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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時間割コード ／Course Code |
S1408430_S1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
システム工学部／Faculty of Systems Engineering | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2026年度／Academic Year 第4クォーター／4Q | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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曜限 ／Day, Period |
火／Tue 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第4クォーター／4Q | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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学年 ／Year |
3,4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
満田 成紀／Naruki Mitsuda | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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教室 ／Classroom |
学術情報センター第３演習室（西５号館）／学術情報センター第３演習室（西５号館） | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 満田 成紀／Naruki Mitsuda | 大学共通 |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
ビジネスインテリジェンスとは，企業活動によって得られる様々なデータを分析し，経営意思決定に活用する一連の活動のことである．この授業では，ビジネスインテリジェンスで利用されているデータ分析手法について，ビジネスの現場で応用するために必要な知識を学ぶとともに，実践的なデータ分析を行う． | ||||
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到達目標 ／Course Objectives |
ビジネスインテリジェンスで活用されるデータ分析手法について正しく理解し，具体的な事例データに対して，ビジネスシナリオに適した有用な分析ができる． | ||||
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
課題への取り組み状況とレポートの内容によって総合的に判断する。 各回課題取組状況と小レポート50%，期末レポート50% レポートについて，内容に不足や不明瞭な点がある場合はC（必要最低限の成果），指示された内容がわかりやすく記載されていればB（期待された成果），さらに独自の観点や優れた論理的思考が提示されていればA（優れた成果）またはS（特に優れた成果）と評価する． |
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教科書 ／Textbook |
記載事項なし | ||||
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
記載事項なし | ||||
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
記載事項なし | ||||
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
ビジネスインテリジェンスA | ||||
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授業時間外学修（予習・復習等）の内容 ／students learning outside of the class, preparation and review are included |
授業計画に沿った授業時間外学修（予習・復習など）を行うことが必要である．このために出された課題は必ず取り組むこと．また，授業内容に関連する課題の調査・考察を含めた自主的学修を求める． 1単位の学修のために必要な学修量に見合う学修時間を確保すること． |
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その他連絡事項 ／Other messages |
記載事項なし | ||||
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
この授業は，本学アクティブラーニング実施要項の以下の項目に該当する (4)(6)(7)(9) |
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オフィスアワー ／Office Hours |
木曜日・5時限，北1号館7階A714室 不在となる日もあるので，事前にメール等で確認をとることが望ましい． |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
S62023J11101S306，K62023J11101P336 | ||||
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実務経験のある教員等による授業科目 ／Practical Experience |
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| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and position in the whole course |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 1 | 1 | ビジネスインテリジェンスの概説 | ビジネスインテリジェンスにおける基本的な考え方の説明 | ノートPC利用 |
| 2 | 2 | BIツールの基本操作 | BIツールのインストールとデータの取り込み | ノートPC利用 |
| 3 | 3 | データ分析の基本手法 | データのフィルタリングや集計 | ノートPC利用 |
| 4 | 4 | データの可視化 | グラフやチャートの作成方法 | ノートPC利用 |
| 5 | 5 | 高度な分析手法 | 予測分析やクラスタリングを行う方法 | ノートPC利用 |
| 6 | 6 | 機械学習の基礎と実践 | 機械学習モデルを作成し，トレーニングする方法 | ノートPC利用 |
| 7 | 7 | ケーススタディ | ビジネスシナリオを使用したデータ分析 | ノートPC利用 |
| 8 | 8 | ビジネスインテリジェンスの実践に向けて | 各自のシナリオ設定とデータ分析の実践 | ノートPC利用 |