会計データサイエンス論

経済学部 - 経営学科

EMG54101

コース情報

担当教員: 平井 裕久

単位数: 2

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 月2

形式: 対面授業

レベル: 300

アクティブラーニング: なし

他学部履修: 不可

評価方法

リアクションペーパー

30%

授業内期末試験

授業期間中

30%

中間試験

授業期間中

40%

詳細情報

概要

近年の情報技術の進展に伴い,データ処理の技術は高度化している。データサイエンスでは,基礎的な統計処理から高度な手法まで様々な手法を駆使してデータを解釈し,その利用を目指す。企業においては公表する情報は多岐にわたり,情報の持つ意味や価値を知り,経営に活かす必要がある。また,その情報の利用者や利用方法も様々である。 本講義では,企業が公表するデータを整理し,そのデータの分析について学ぶ。また,各利用者がその分析結果をどのように利用できるかについて検討する。

目標

企業に係る情報について理解し,その情報の利用者が様々な場面(意思決定など)でどのように活用できるかを理解できる。

授業外の学習

予習・復習に約3時間

所要時間: 190分

スケジュール

  1. データサイエンスの基礎
  2. ビジネスアナリティクス
  3. 情報の価値
  4. 会計システムとデジタルトランス・フォーメンション(DX)
  5. ディスクロージャーと人的資本
  6. 財務数値の特性
  7. データマイニングの基礎
  8. 中間試験と解説
  9. データマイニングの応用Ⅰ(決定木・倒産予知)
  10. データマイニングの応用Ⅱ(機械学習・不正会計)
  11. レピュテーションマネジメント
  12. テキストマイニングの基礎(テキスト分析)
  13. テキストマイニングの応用(口コミ情報の活用)
  14. 授業内期末試験

教科書

特に指定しない

    参考書

    • デジタル技術の進展と会計情報

      著者: 奥村 雅史 編著

      出版社: 中央経済グループパブリッシング・2023

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