KGC


[ Japanese ]
EMERGENCE OF DATA DRIVEN SOCIETY AND STRATEGY

NEWS


TitleEMERGENCE OF DATA DRIVEN SOCIETY AND STRATEGY [ Syllabus ]

Whether you are going to do some kind of business or go into the company, data-driven analytical problem-solving skills and hands-on understanding of data utilization are essential in the days ahead.
This course aims to develop minimum data literacy to survive in this data-driven age for the students with at least 10th-11th grade mathematics skill and basic familiarity of Excel, on the assumption that they do not have much experience in data analysis and utilization.
Classes will be conducted interactively as much as possible. We will invest a considerable amount of time for each homework review and answers to the questions received in a weekly questionnaire.
Skill that aims to be acquired
- Perspectives on data-driven society
- Appropriate understanding of various related buzzwords
- Basic skills to extract implications of data
- Basic skills to avoid being deceived by data
- Basic skills of data handling and quantitative analysis
(Note) It is not a course to nurture experts in information science and big data processing
- Natural language processing
- Image processing
- Machine learning
- Data infrastructure construction
- Real time processing, etc.
Expected outcome
Learns the power and fun of data
Acquire the practical basis of science and data-driven thinking
Becoming able to get the some implications when encounters with a data related news
Tools to be used
-Excel (required)
-Powerpoint (optional but preferred to use)
-MySQL (optional)
-R (optional)
-Python (optional)


Faculty Kazuto Ataka
Term2019 Fall
Level Undergraduate


Inquiry - Inquiry about this course


Lecture Video & MaterialsFlash Player
Flash Player is required to play the videos.
Click the lecture title to see lecture materials and video
#012019/04/10 【塾内限定公開】時代背景と本講座の位置づけ
- 講義資料 (PDF)
- データドリブンな課題解決領域の広がり
- ドメイン知識の重要性
- 3つのデータ
- データとデータ解析
- 歴史的な局面
- 求められる人物
- Professional とは何か?


#022019/04/17 【塾内限定公開】分析の本質とデータ利活用の広がり
- 講義資料 (PDF)
- 分析の基本
- 分析の3つの目的
- 意味合い出しのポイント
- ダメな分析のパタン
- データ表現の基本
- 統計数理の5つの役割
- データの広がりとデータごとによる特徴


#032019/04/24 【塾内限定公開】データから価値を生み出すとは何か?
- 講義資料(PDF)
- 調査データとビッグデータのサイクル
- 聞いたことがある、わかっている、できるの違い
- データ利活用の 3 要素、、、収集、処理、活用
- データを使う目的
- 事業でのデータ利用の3用途
- マーケティングとは何か
- マーケティング的な事業の見方と課題 


#042019/05/08 【塾内限定公開】調査データ1:データを読む
- 講義用データ
- 補講_データ
- 講義資料 (PDF)
- 補講_授業資料 (PDF)
- 補講_授業映像 Excel #1 (URL)
- いけてない分析の見極め方
- データを読むポイント
- 相関と因果
- 相関があっても因果関係のない典型的パターン
- 可視化のプロセス
- 答えを出す手順
 
★(補講1)Excel1:Excel の基本


#052019/05/15 【塾内限定公開】調査データ 2:データの性質を知る
- 補講_データ
- 講義資料(PDF)
- 補講_授業映像 Excel #2 (URL)
- 補講_講義資料(PDF)
- データを眺める(性質を理解する)
- 比較して意味合いを出す
- どのぐらい外れると意味のある異常値なのか?
- 軸選び
- クラスタリングとセグメンテーション
- 分析結果から試算する、、、推計のロジック

★ (補講2)Excel2:分析の基本
- 分析ツール
- 基礎的な統計解析: 和、平均、分散、相関
- 相関係数 R と決定係数 R2
- クロス分析(ピボットテーブル)
- 散布図からカーブフィットする


#062019/05/22 【塾内限定公開】データをチャート化する1
- 補講_配布資料(PDF)
- 講義資料 (PDF)
- 補講_授業映像 MySQL #1 (URL)
- 補講_講義資料 (PDF) [Enrolled Students Only]
- 補講_MySQL事前準備資料 (PDF)
- チャート化の 2 つの目的
- チャートの基本構造
- 15 秒ルール
- 縦と横の広がり
- 標準化と重み付け
 
★(補講3)SQL の基礎1


#072019/05/29 【塾内限定公開】データをチャート化する2
- 補講_配布資料(PDF)
- 講義資料 (PDF)
- 補講_授業映像 (URL)
- 補講_講義資料 (PDF)
前回の内容に基づく訓練

(補講4)SQLの基礎2


#082019/06/05 【塾内限定公開】行動ログデータ1
- 講義用データ (XLSX)
- 講義用データ_調査票 (PDF)
- 講義資料(PDF)
- リアル空間のデータ化
- コンテキスト・アウェア・ コンピューティング(Context
- Aware Computing)
- スマホに内蔵されているセンサ
- 行動ログに隠された情報
- 活動量計データと同行検知


#092019/06/12 【塾内限定公開】行動ログデータ 2
- 講義資料(PDF)
- データを眺め、仮説をたてる
- グラフ的な関係を見る
- 大量の単純処理を回す工夫 (プログラムの役割)
- センサデータ解析のための前処理
- データ成型、データ変換、ノイズ除去


#102019/06/19 【塾内限定公開】調査データ3:ニーズを掴む
- 基本となるマインドセット
- ニーズとベネフィット
- ニーズの 4 レイヤ
- ブランドダイアモンド
- 本音と建前
- ブレイクポイント 

#112019/06/26 【塾内限定公開】調査データ 4:ニーズを掴む2
- 消費者マーケティングにおけるリサーチ手法の広がり
- 軸出しに関する考察
- MECE に考える技

#122019/07/03 【塾内限定公開】クエリログデータ1: インフル予測
- クエリデータとはなにか
- データ分析と可視化の関係
- データ利用基盤の三層構造
- 情報利活用に必要なプロフェッショナルの広がり
- イシュー見極めのポイント
- モデル化と予測
- シグナルとノイズ
- 実数と指数

#132019/07/10 【塾内限定公開】クエリログデータ2: 選挙予測
- 縦軸と横軸:変数とアウトプット
- データ類似性の判別
- ドメイン知識の重要性
- モデル化と予測2
 

#142019/07/17 【塾内限定公開】データと AI がもたらす未来
- 平均は事実を必ずしも表さない
- AI に関する誤解と正しい理解
- ビッグデータと AI の関係
- 機械学習による AI がもたらす変化
- シゴトの未来
- 人工知能の不都合な真実
- AI×データはビジネスをどう変えるか
- データ・キカイ時代の新しいヒエラルキー


Powered by SOI Copyright(c) 2002-2019, Keio University Shonan Fujisawa Campus. All rights reserved.
Copyright of this site