大規模な社会・経済データの解析

　コンピュータネットワークの発達や、ハードディスクなどの記憶媒体が格段安くなったことにより、かつては考えられなかったような詳細な社会・経済データがネットワーク上で蓄積され続けています。例えば、株式や外国為替等の金融データはもとより、小売業におけるPOSデータ、ショッピングサイトにおける個々の訪問者の逍遥履歴、Twitter、Facebookなどのソーシャルネットワーク上の書きこみ、食べログ、＠コスメなどの口コミサイトにおける口コミ情報など、あげればきりがないほどです。これらは近年ビッグデータと呼ばれ注目を集めています。このようなデータには、消費者の嗜好や行動パターンなどの情報が隠されています。
　このゼミナールでは、そのようなデータを解析することによって、消費者の嗜好や行動パターンをつかみ、商品開発、新しいサービスの考案、集客力の向上などビジネスに応用したり、地域振興や災害時の危機管理、集合知による予測など、生活の安定や質の向上に役立てる方法を考えます。
　3年次専門ゼミは、各自テーマを定め、データ収集、解析、考察の一連の作業を行います。4年次は、3年次の内容を発展させて、卒業論文としてまとめていきます。
　成績評価の方法は、出席とゼミナールへの参加態度、プレゼンテーションの評価で行います。コンピュータでプログラムを組むことが好きな人や、細かなデータを見ることが苦でない人の参加を待っています。WindowsでもMacでもよいので、ノートパソコンを用意してください。増川ゼミでは統計検定2級以上の資格を取ることを勧めています。また、経済学部特別学修プログラム（DAP）に登録し、データサイエンス科目群の系統的な履修を強く推奨します。

経営情報関連ゼミ履修モデル
（増川ゼミ）