授業内容・計画（詳細）の情報

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【基本情報】

2018年度	秋学期

授業科目名	データアナリシス

曜日　時限	火-2

テーマ	データ分析の基本的な知識の習得

キーワード	統計学の基本	データの整理と要約	調査分析法

【授業要旨または授業概要】

 これからのビジネスでは、複雑なデータからわかりやすい
情報を抽出することがもっとも必要なスキルの一つとなります。
ビジネスの現場では、複雑な情報を絶えず見える化し
わかりやすく表現することが大切となっています。

　そこで、この授業では、現代のデータサイエンスの基礎である
統計学の基本知識を理解することを目的とします。データの整理
要約をおこない、さらに可視化する技術を習得し、複雑なデータから
有用な情報を導き出す方法を習得していきます。内容は、統計検定
３級レベルに対応しています。
　
　さらに、実際のビジネスで用いられているデータを用いビジネス
データ分析の実習をおこないます。これは、現実のデータ分析の
プロセスを体得することが、データサイエンスの基礎を理解する
ために重要であるからです。

【学修の到達目標】

◆授業で育成する力スキル
全学共通：　自ら考える力
センター：　情報処理力（論理力と問題解決力）
◆学修の到達目標
（１）統計の基本（自ら考える力、情報処理力）
（２）データの可視化（自ら考える力、情報処理力）
（３）データの整理と要約（自ら考える力、情報処理力）
（４）調査分析法（自ら考える力、情報処理力）

添付ファイル：データサイエンス入門評価基準1802232.xls

【授業計画】

◆スケジュール

【第１回】ガイダンス 

【第２回】データアナリシスの必要性について

【第３回】基本グラフの作成

【第４回】クロス集計

【第５回】代表値の計算とその活用

【第６回】ばらつきの計算とその活用

【第７回】中間試験とまとめ

【第８回】確率の基本的な意味と計算法

【第９回】標本調査法 

【第１０回】仮説検定の考え方
 
【第１１回】仮説検定の実際

【第１２回】調査解析法

【第１３回】調査解析法演習

【第１４回】最終試験とまとめ

◆予習・復習

【第１回】ガイダンス
　事前学習：シラバスの確認
　事後学習：授業支援システムの確認

【第２回】データアナリシスの必要性について
　事前学習：データ解析の必要性についての調査
　事後学習：社会で必要とされるデータ解析の内容の確認

【第３回】基本グラフの作成
　事前学習：これまで使用したグラフの整理
　事後学習：データ解析で必要なグラフの復習

【第４回】クロス集計
　事前学習：データの整理法の調査
　事後学習：データ整理とクロス集計の復習


【第５回】代表値の計算とその活用
　事前学習：代表値の整理
　事後学習：平均値等の代表値を復習を通して理解


【第６回】ばらつきの計算とその活用
　事前学習：データのばらつきについての調査
　事後学習：分散等の意味を実際のデータを用い理解

【第７回】まとめと中間試験
　事前学習：データの整理法と種々の代表値についての整理
　事後学習：データの整理法と種々の代表値についての復習

【第８回】確率の基本的な意味と計算法
　事前学習：確率の意味
　事後学習：基本的な確率の計算の理解

【第９回】標本調査法 
　事前学習：統計調査の問題点の整理
　事後学習：統計調査法の有用性の理解

【第１０回】仮説検定の考え方
　事前学習：日常での仮設の検証法の調査
　事後学習：統計的仮説の復習
 
【第１１回】仮説検定の実際
　事前学習：統計的仮説検定についての整理
　事後学習：統計的仮説検定の各種手法の理解

【第１２回】調査解析法
　事前学習：調査解析に必要な事項の整理
　事後学習：調査解析法の具体的手順の理解

【第１３回】調査解析法演習
　事前学習：解析のためのデータの収集
　事後学習：実際のデータ解析の問題点の整理

【第１４回】最終試験とまとめ
　事前学習：確率、標本調査、仮説検定、調査解析についての整理
　事後学習：確率、標本調査、仮説検定、調査解析についての復習

◆集中授業の期間

【履修上の注意点】

コンピュータ実習をともなう授業ですので、実習レポートを課す場合があります。

【成績評価の基準および方法】

成績評価は最終試験（５０％）と実習の成績（４０％）と授業中の小テスト（１０
パーセント）で評価します。別ファイルに記載してある基準にしたがって、到達度
９０パーセント以上でＳ、８０パーセント以上でＡ、７０パーセント以上で
Ｂ，６０パーセント未満はＥとします。ただし、出席回数が３分の２に満たない場合
は/となります。

【教科書・参考書】

区分	書名	著者名	発行元	定価
参考書	データの分析	日本統計学会編	東京図書	2200
参考書	ビジュアルデータアナリシス	山下俊恵他	東海大学出版	1600
参考書	社会知能システム入門	上村龍太郎他	東海大学出版会	1600

【その他の教材】

補足資料は、授業支援システムで公開します。

【担当教員への連絡方法】

質問等は、授業終了時、あるいはメール（ryo@keyaki.cc.u-tokai.ac.jp）で相談してくだ
さい。

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