University of Tsukuba Extension Program

経営学のためのデータ分析

〜経営学のためのデータ分析〜

概要

近年は経営学においてもデータを収集・分析し、計量的な議論にもとづいて意思決定を行う事の重要性が高まっています。この講座では経営学で利用される代表的な統計手法について解説するとともに、マーケティングと経営戦略の2分野を取り上げて応用例を紹介します。データを活用したビジネス課題の分析に関心がある方にとっては、様々な分析手法や分析例を学ぶ良い機会です。また、筑波大学大学院経営学学位プログラムへ入学を検討されている方も理解を深める良いチャンスです。

講師

牧本 直樹 （ビジネスサイエンス系／教授（応用確率論・ファイナンス））
尾崎 幸謙 （ビジネスサイエンス系／准教授（統計学・調査方法論））
佐藤 忠彦 （ビジネスサイエンス系／教授（統計科学・マーケティング））
立本 博文 （ビジネスサイエンス系／教授（経営戦略論・技術経営・国際経営））

開催日程

場所：筑波大学東京キャンパス文京校舎 1階120講義室
（〒112-0012 東京都文京区大塚3-29-1）


2020年3月10日（火） 18：00〜21：00

①18:00-19:30
経営学における統計モデル（講師：牧本直樹）
経営学におけるデータ分析でよく利用される統計モデルを紹介するとともに、最も基本的な手法である回帰モデルを取り上げて、推定や検定などの統計的考え方、ダミー変数の利用や変数選択の問題などについても解説する。

②19:30-21:00
経営データ分析のための一歩進んだ方法論（講師：尾崎幸謙）
経営データ分析のための統計手法として、構造方程式モデリング・因子分析とマルチレベルモデルについて、実例を交えながら解説を行う。
構造方程式モデリングと因子分析は構成概念を扱う統計手法であり、イメージ等を測定する場合に使われる。マルチレベルモデルは，組織と個人など階層的構造を持つデータの分析で使われ、経営学において近年注目されている統計手法の1つである。


2020年3月17日（火） 18：00〜20：30

マーケティングにおけるデータ解析の実際（講師：佐藤忠彦）
マーケティング分野には、アンケートデータやPOSデータ、ID付POSデータに代表されるビッグデータが散在している。それらの高度活用が企業における大きな課題となっている。本講座では，実際のマーケティングデータの解析例を通してマーケティングの基本事項である「STPマーケティング」および「市場反応」を紹介し、実フィールドのマーケティングを高度化するための基本を学習してもらう。


2020年3月24日（火） 18：00〜20：30

経営戦略研究で用いる統計分析（講師：立本博文）
経営戦略研究では事例分析を多用していたが、近年では、統計分析を用いた実証研究が急増している。経営戦略研究の主な関心は経営戦略の立案・実施とその効果であり、効果の測定に回帰分析が多く使われている。この回では回帰分析の基本的な利用法や近年の応用的な使用号号を紹介した後、最近の経営学の実証研究を紹介してイメージを持ってもらい、本分野の理解を深める。

受講対象者

データを活用した経営学上の課題の分析に関心があるビジネスパーソン

受講人数

50名　（最低開講人数10名）

※定員になり次第締切
※グループワークの実践講座もあるため応募状況により調整させていただく場合もございます。予めご了承ください。

受講費用

10,000円（税込）

修了証発行

3日間で3分の2以上のプログラムに参加した受講生には、筑波大学発行の受講修了証が授与されます。

受付期間

2020年2月24日（月）まで

開催場所

筑波大学東京キャンパス文京校舎
（地下鉄東京メトロ丸ノ内線「茗荷谷駅」下車徒歩3分）
https://www.tsukuba.ac.jp/access/bunkyo_access.html