2018年度担当演習:

演習T・U

  1. お知らせ

  2. 演習T内容

  3. 演習U内容

  4. 卒論の書き方について

  5. 卒論テーマ

  6. 董研究室ホームへ戻る


お知らせ:

 H30年度新規ゼミ生募集のページを作成・公開しました。

 前期は就職活動を重点的に進める同時に,卒論テーマを決定し,関連データを収集してください。

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演習T内容:

授業概要とねらい

本演習は,文理融合の視点から,企業の経営と経営システムに関する基本知識・技術を学ぶだけでなく,世の中のお金の流れ方,企業の利益と原価の仕組みなどの企業経営の基本知識を理解してもらう.しっかりした理工基礎を身につけ,また管理職に必要な経営センスをもち,多種な企業に就職できる理魂文才型の人材育成を目指す.

望ましい水準

@ 問題意識をもち,積極的に演習の学習に取り組む.
A 学習内容をしっかりと理解のうえ,要領よくプレゼンテーション資料を作成し,わかりやすく発表できる.
B 与えられた課題または演習テーマを理解し,他人と協力しながら独自のシステムを組んでレポートを書くことができる.

授業計画

受講生の希望により授業計画を大幅に変更することがある.
1. 演習ガイダンス
2. 演習学習テーマの決定
3. データ収集と情報ソースの利用方法
4. プレゼンテーション(1)
5. データマイニングの基本
6. データマイニング手法(1)
7. データマイニング手法(2)
8. データマイニング手法実習
9. レポート作成と発表準備
10. プレゼンテーション(2)
11. データマイニング手法(3)
12. データマイニング手法(4)
13. データマイニング手法実習
14. プレゼンテーション(3)
15. まとめと復習

教材・教科書

授業の進行に合わせて指示する.また,必要なときプリントを配布する.

参考図書

1. 上田和明,等著:「Excelで学ぶデータマイニング入門」,オーム社 , 2005(大学図書館所蔵).
2. マイケル・J.A. ベリー,等著:「データマイニング手法」,海文堂出版,2004(大学図書館所蔵).
3. 藤井智比佐著:「わかりやすい最新SEとプログラマーが知っておきたい会計知識」,秀和システム, 2003(大学図書館所蔵).

授業以外の学習

参加者の進路希望にあわせてゼミ学習を進めるため,自分の進路を強く意識して,ゼミ時間外にも勉強してください。また,資格の取得を強く勧める。

成績評価の方法

出席点数(40%),プレゼンテーションと課題の完成度(60%)をもとに評価する.出席点の評価については,出席回数だけでなく,演習への参加意欲も評価する.

成績評価の基準

A:すべての項目について高い水準である(90点以上).
B:半分の項目が高い水準である(75-89点).
C:すべての項目が水準に達している(60-74点).
D:いくつかの項目で未達成である(50-60点).
F:多くの項目で未達成である(49点以下). 

オフィスアワー

授業のない時間帯ならいつでも気軽に研究室に来てください. 

連絡先

董研究室:理工棟213,電話:024-548-8438

留意点・注意事項

ゼミは知識の学習だけでなく,人とのコミュニケーションを理解・実践する重要な場である。このため,授業以外の空き時間帯はなるべくゼミ室に来て,教員,先輩と同級生と話しながら勉強してください。学校に来られない者,人と話すことを苦痛に思う者はこのゼミの履修を避けてほしい。 

その他

ゼミ室:理工棟214 

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演習U内容:

授業概要とねらい

本演習は,文理融合の視点から,企業経営に必要な基本知識・技術を学ぶ.具体的には,データマイニングを中心として,統計解析や人工知能などの基本手法を学習するほか,これらの手法を企業の経営活動に活用するための企業経営知識,マーケティング手法を理解してもらう.しっかりした理工基礎を身につけ,また管理職に必要な経営センスをもち,多種な企業に就職できる理魂文才型の人材育成を目指す.

望ましい水準

@ 問題意識をもち,積極的に演習の学習に取り組む.
A 学習内容をしっかりと理解のうえ,要領よくプレゼンテーション資料を作成し,わかりやすく発表できる.
B 与えられた課題または演習テーマを理解し,他人と協力しながら独自のシステムを組んでレポートを書くことができる.

授業計画

受講生の希望により授業計画を大幅に変更することがある.
1. データマイニングと統計解析
2. 相関分析
3. 回帰分析(1)
4. 回帰分析(2)
5. 事例研究(1)とプレゼンテーション
6. 判別分析の基本
7. 判別分析の応用
8. 事例研究(2)
9. 事例研究(2)とレポート
10. 主成分分析(1)
11. 主成分分析(2)
12. 事例研究(3)とプレゼンテーション
13. 人工知能手法(1)
14. 人工知能手法(2)
15. まとめと復習

教材・教科書

授業の進行に合わせて指示する.また,必要なときプリントを配布する.

参考図書

1. 上田和明,等著:「Excelで学ぶデータマイニング入門」,オーム社 , 2005(大学図書館所蔵).
2. マイケル・J.A. ベリー,等著:「データマイニング手法」,海文堂出版,2004(大学図書館所蔵).
3. I/O編集部著:「Excelデータ分析:統計の基礎からデータマイニングまで」,工学社, 2005(大学図書館所蔵).

授業以外の学習

参加者の進路希望にあわせてゼミ学習を進めるため,自分の進路を強く意識して,ゼミ時間外にも勉強してください。また,資格の取得を強く勧める。

成績評価の方法

出席点数(40%),プレゼンテーションと課題の完成度(60%)をもとに評価する.出席点の評価については,出席回数だけでなく,演習への参加意欲も評価する.

成績評価の基準

A:すべての項目について高い水準である(90点以上).
B:半分の項目が高い水準である(75-89点).
C:すべての項目が水準に達している(60-74点).
D:いくつかの項目で未達成である(50-60点).
F:多くの項目で未達成である(49点以下).

オフィスアワー

授業のない時間帯ならいつでも気軽に研究室に来てください. 

連絡先

董研究室:理工棟213,電話:024-548-8438

留意点・注意事項

ゼミは知識の学習だけでなく,人とのコミュニケーションを理解・実践する重要な場である。このため,授業以外の空き時間帯はなるべくゼミ室に来て,教員,先輩と同級生と話しながら勉強してください。学校に来られない者,人と話すことを苦痛に思う者はこのゼミの履修を避けてほしい。

その他

 ゼミ室:理工棟214

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卒論の書き方について:

 卒業研究論文に関しては次の要領に従って,執筆してください。

1.書式

2.論文の内容について

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卒研テーマ:

 H29年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 開業率の地域格差とその影響要因分析
 Five Factor Modelに基づいたセル生産における作業者の適性評価と外れ値の影響解析

 H28年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 都道府県別の受信料支払率の格差と関連要因分析
 パチンコホール企業の経営戦略に関する研究
 福島県における温泉地の誘客要因分析
 Five-Factor Modelに基づくセル生産における適性に関する研究
 お弁当の外観印象での嗜好モデル構築
 出生率の地域格差分析
 サポートベクターマシン手法を用いた企業の倒産予測

 H27年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 サポートベクターマシン手法を用いた企業の信用評価
 セル生産における作業者の適性に関する解析
 セル生産における作業者の持続性に関する研究
 セル生産システムにおける非正規雇用について
 不均衡データ問題を考慮した信用格付判別モデル構築と重要指標の考察

 H26年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 セル生産における作業短縮率と作業者の特性との関連に関する解析
 多変量解析を用いた宮城県の市町村の地域活性化に関する解析
 多変量解析を用いた建物火災の分析
 因子分析を用いた福島市の地域経済の潜在要因に関する解析
 開業率の地域格差が生まれる要因分析

 H25年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 セル生産における学習効果の解析
 多変量解析を用いた信用格付
 決定木を用いた信用リスク評価
 統計解析手法を用いた企業の倒産兆候分析
 ニューラルネットワークを用いた信用格付け

 H24年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 指数平滑法による需要予測
 カントリーリスクを中心に見た東アジアに進出した日系企業の特徴
 オンラインゲームメーカーの経営戦略に関する研究
 データマイニングを用いた少子化の研究
 金融機関における信用リスクの研究

   H23年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 企業リスクから考える災害時業務マニュアルの研究
 データマイニングを用いた販売実績分析に関する研究
 集団学習を用いた企業の信用評価
 東日本大震災による災害廃棄物処理に関する考察
 クラウドサービスの機能比較に関する研究

 H22年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 都道府県別医療費の格差分析
 データマイニングを用いた犯罪統計分析に関する研究
 多変量解析手法を用いた失業問題の研究
 清涼飲料メーカーの経営戦略に関する研究
 ニューラルネットワークを用いた企業信用リスク評価

 H21年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ
 データマイニングを用いた自動車販売戦略に関する研究
 企業の信用評価手法について
 都道府県別大学進学率格差とその要因

 H20年度ゼミ生の卒業研究テーマは下記のとおりでした。

No 卒論テーマ

 セル生産方式の発展と課題――インドネシアへの適用を視野に

 ダイレクトマーケティングにおける定量解析手法の活用に関する海外研究の動向

 食肉販売店の経営戦略研究

 Webデータベースシステムの設計と開発

 中小企業信用評価手法とシステム開発

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最終更新日: 2018/06/15.