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 | 2025/06/10 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 |
2025年度／Academic Year 第4クォーター／4Q | ||||||||||||||||||||||||
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曜限 ／Day, Period |
木／Thu 3 | ||||||||||||||||||||||||
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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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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
授業の一部で各自のPCを利用した演習を行うので，毎回必ずPCを準備すること．PCを忘れた場合やバッテリー切れ等で作業ができない場合も配慮はしない． |
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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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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
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は，授業時間と予習復習の時間をあわせて45時間と定められている．それぞれに見合う自主的学習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普遍的な正答や定型的なモデルが存在しない題材に対し，学⽣⾃らが合理的な解を導き出す学習 ⑥学⽣⾃らが実施する調査やトレーニングを必要とする学習 ⑦発展的な課題に取り組むことを促す仕掛けをともなう学習 ⑨複数の領域にまたがる解法を必要とする学習 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
月曜1限 北1号館7階A714室 |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
S62023J11101S306，K62021J11101P336 |
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実務経験 ／Practical Experience |
無 |
| 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 |