授業コード | 10030700 | クラス | |
科目名 | 経営情報論Ⅱ | 単位数 | 2 |
担当者 | 高濱 節子 | 履修期 | 後期授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | 経営科学(マネジメント・サイエンス)入門 |
授業の概要 | この授業では,企業活動やビジネスの種々の局面で行われる意思決定に対して科学的根拠を与え,その正当性を支援するために利用される科学的手法について概観します. 特に,この授業ではこのような各種の手法の中から,統計的手法と経営科学的手法の幾つかについて概観する予定です. なお,この授業の講義内容は,ITパスポート試験,基本情報処理技術者試験,Excel Specialist 及び Expertの試験範囲に一部対応しています. |
学習の到達目標 | 経営科学の基本的な考え方を理解する. データを整理・分析し,傾向を把握するために,基本的な統計的手法を使える. 意思決定を行うために,基本的な経営科学的手法を使える. |
授業計画 | 第1回 | オリエンテーション:授業の進め方,評価方法等について説明する. データの整理(度数分布表①) ・データを整理し,データの特徴を表で示す方法について学習する. 高校の数学Ⅰ「データの分析」の復習が多く含まれている. |
第2回 | データの整理(度数分布表②,ヒストグラム),データの特性値(代表値①) ・度数分布表をグラフで可視化する方法について学習する. ・データの特徴を表す1つの数値(代表値)について学習する. 高校の数学Ⅰ「データの分析」の復習である. |
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第3回 | データの特性値(代表値②) ・経済・経営でよく使う比率の代表値について学習する. ・平均値が代表値としてあまり適当でないデータで用いる代表値について学習する. 高校の数学Ⅰ「データの分析」の復習である. |
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第4回 | データの特性値(散布度) ・代表値を中心としたデータの散らばり具合を表す数値(散布度)について学習する. ・代表値と散布度の役割についてまとめる. 高校の数学Ⅰ「データの分析」の復習が多く含まれている. |
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第5回 | データ系列の関連性(散布図,共分散・相関係数) ・2つのデータ系列間の関係を見るための図の表現と読み取り方について学習する. ・二つのデータ系列の関係を表す1つの数値(共分散,相関係数)について学習する. ・この授業は,高校の数学Ⅰ「データの分析」の復習が多く含まれている. |
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第6回 | データ系列の関連性(回帰直線,決定係数) ・2つのデータ系列間の関係を利用して,一方のデータ値から他方のデータ値を予測する方法を学習する.例えば,売場面積から売上高を予測するように. ・予測精度を表す数値と意味について学習する. |
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第7回 | 需要予測と時系列分析(時系列データとは,傾向変動) ・3回にわたって,需要のように時間の推移よって変化するデータを分析する方法について学習する. ・データに含まれる中期的変動の特徴の抽出方法について学習する. |
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第8回 | 需要予測と時系列分析(傾向変動,循環変動) ・前回の授業に引き続いて,中期的変動の特徴の抽出方法について学習する. ・データに含まれる長期的変動の特徴の抽出方法について学習する. |
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第9回 | 需要予測と時系列分析(季節変動) ・データに含まれる短期的変動の特徴の抽出方法について学習する. |
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第10回 | 日程計画(アロー・ダイアグラム) ・3回にわたって,プロジェクトの実施に向けた精度の高い日程計画の立案に用いるパートについて学習する. ・プロジェクトの流れを図示するアロー・ダイアグラムについて学習する. |
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第11回 | 日程計画(時刻の計算) ・アロー・ダイアグラムと各作業の所要時間を用いて,プロジェクトの日程計画を立てるために用いる結合点時刻の計算について学習する. |
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第12回 | 日程計画(余裕とクリティカルパス) ・各作業の実施計画を立てるために用いる各作業の時間的余裕の計算について学習する. ・プロジェクト全体の所要時間を決めるボトルネックとなっている作業の見つけ方について学習する. |
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第13回 | 在庫管理(最適(経済)発注量) ・3回にわたって,企業における適正な在庫量を決定する方法について学習する. ・在庫を補充する際に,最適な発注量を計算する方法について学習する. |
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第14回 | 在庫管理(在庫管理法) ・代表的な在庫の発注方式について学習する. |
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第15回 | 在庫管理(ABC分析,パレート図),授業アンケート ・在庫する物の重要度や優先度を明らかにするための手法について学習する. ・授業アンケートをとります. |
授業外学習の課題 | 1.Google Classroom上に出題された提出課題を指定された期限までに計画的に行うこと. 2.講義資料【記入用】などを用いて,当日の講義の復習をしておくこと. |
履修上の注意事項 | 経営情報や情報技術に強い興味関⼼を持ち,これらにおける科学的⼿法を問題解決に役⽴てたいと考える学⽣を優先的に歓迎する. 【対面授業】無 【非対面授業】有 (同時双方向:有,オンデマンド:有) 授業は,Google Classroom上に配信した講義ビデオによるオンデマンド授業とする.ただし,第1回授業の「オリエンテーション」については,Zoomによる同時双方向で実施する. 1.Google Classroomに配信した【講義資料:記入用】を必ず印刷しておくこと. 2.Google Classroom上の出席確認に期限内にチェックしておくこと. 3.【講義資料:記⼊⽤】の空欄は,講義ビデオを見てしっかり埋めること. なお,【講義資料:記入用】は対面で実施予定の期末試験に持ち込み可能とする予定である. 4.期末試験で用いるため,平方根(√)とメモリ機能がある電卓が必要である. 5.Excelの基本的使い方を理解していることを求める. |
成績評価の方法・基準 | 【期末試験】有,対面 <対面での実施が困難となった場合>【期末試験】有,非対面 期末試験30%,小テスト15%,提出課題40%,授業への積極的な参加等15%で評価する予定である. |
テキスト | Google Classroomで配信する【講義資料:記入用】と講義ビデオ内で用いる【講義資料】を用いる. |
参考文献 | 「経営科学と情報処理」(宮川公男 他著,実教出版社) その他,適宜指示する. |
主な関連科目 | 統計学,情報処理,経営情報論Ⅰ,B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミング演習),B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミング発展演習) |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問・相談は,電子メールで受け付ける. |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
商学部商学科(D1群) | FCBS24107 | 2017~2020 | 2・3・4 |
商学部経営学科(B1群) | FCBA22110 | 2017~2020 | 2・3・4 |