目次

第１章　経営学とデータサイエンス

1　経営学とは何か

2　経営学の研究方法

3　経営学の歴史的研究と国際的・国内的研究

4　学術論文の書き方

5　研究方法、研究に際して考慮する点

6　論文の構成・目次

7　論文の書き方のコツ

8　海外での国際経営研究とフィールドワーク

9　日本国内でのフィールドワーク

10　国際比較研究、比較経営研究

11　国内企業の比較研究

12　歴史比較研究、歴史制度比較研究

13　文献研究

14　データ分析と経営学

15　研究成果の発表・公表

16　論文での剽窃に注意

おわりに　優れた経営学研究とは何か

第２章　アンケート調査データによる仮設の検証

1　母集団とサンプリング

2　データの種類

3　単純集計（Simple Tabulation)

4　クロス集計(Cross Tabulation)

5　平均値に差があるか：t検定(t-test)

6　相関分析

7　単回帰分析と重回帰分析

8　アンケートの自由答欄の分析-----テキスト・マイニング

第３章　経営・マーケティング戦略に活かすデータ分析

1　売れ筋・死に筋商品を見つけて商品戦略に生かすABC分析

2　来店客を分類するためのRFM分析

3　購入商品の関連性を見つけ出すアソシエーション分析

4　顧客満足度からカイゼンに結びつけるCSポートフォリオ分析

5　ターゲット顧客層を絞り込む決定木分析

第４章　ビッグデータと企業経営

1　ビッグデータとは何か

2　モノのネットワーク----IoT

3　第４次産業革命での「スマート工場」の出現

4　人工知能とは何か

5　人工知能やロボットは人間の仕事を奪うか

6　人工知能は人間の意思決定の質とスピードを上げる

7　メタバース

あわりに----ビッグデータ、人工知能、ロボット、IoT、メタバース、などの第４次産業革命の課題