講義内容詳細:データ分析入門

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年度/Academic Year 2022
授業科目名/Course Title (Japanese) データ分析入門
英文科目名/Course Title (English) Fundamentals of Data Analysis
学期/Semester 前期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 肥田 拓哉/原田 拓弥
英文氏名/Instructor (English) HIDA Takuya/HARADA Takuya

講義概要/Course description
データ分析の基礎知識を理解し、データに基づく意思決定を⽀援するために、データを活⽤する⽅法について学ぶ。そのために、コンピュータを実際に操作しながら、データの可視化やデータの集計を効率的に実施することができるデータ分析⽅法について講義する。また、統計学の内容についても取り扱うが、実践⾯に重点を置き、内容を絞って解説する。なお、本講義ではWindows PCおよびWindows版Excel(Office365で提供されている最新バージョン)を使用して解説を実施する。
達成目標/Course objectives
Excelによるデータの可視化や統計処理の⽅法を習得する。コンピュータを利⽤して、⽬的に基づきデータの整理、分析を⾃動化して有⽤な情報を引き出す⽅法を学ぶ。
履修条件(事前に履修しておくことが望ましい科目など)/Prerequisite
マウスやキーボードの操作、ファイルの作成・保存、Excelの操作など、コンピュータの基本的操作(IT講習会レベル)を実施できること。
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class オリエンテーション:この講義のねらいや講義の進め方など【オンライン授業(オンデマンド型)での実施】
事前学習/Preparation シラバスを通読し、学習目標、講義予定を確認する
事後学習/Reviewing マウスやキーボードの操作、ファイルの作成・保存など、コンピュータの基本的操作を確認する
2
授業計画/Class データの活用
事前学習/Preparation Excelのデータ分析の機能について確認する
事後学習/Reviewing Excelでできるデータ分析について復習する
3
授業計画/Class データの特徴の表現方法
事前学習/Preparation Excelで作成できるグラフの種類を確認する
事後学習/Reviewing 講義で扱ったデータについて、用途に応じたグラフの種類の使い分けを確認する
4
授業計画/Class データの視覚化1:条件付き書式とグラフ
事前学習/Preparation 前回の基本的なグラフの種類を確認する
事後学習/Reviewing 条件付き書式の使用とグラフの作成について復習する
5
授業計画/Class データの視覚化2:Zチャートとファンチャート
事前学習/Preparation Zチャートとファンチャートの意義とそれに必要なデータの算出方法を確認する
事後学習/Reviewing Zチャートとファンチャートの作成と活用について復習する
6
授業計画/Class データの視覚化3:ABC分析とバブルチャート
事前学習/Preparation ABC分析とバブルチャートの意義とそれに必要なデータの算出方法を確認する
事後学習/Reviewing ABC分析とバブルチャートの作成と活用について復習する
7
授業計画/Class データの視覚化4:ピボットテーブル
事前学習/Preparation ピボットテーブルの機能を確認する
事後学習/Reviewing ピボットテーブルの使用について復習する
8
授業計画/Class 総合演習1
事前学習/Preparation 1回〜7回までの内容を確実に作成できるようにする
事後学習/Reviewing 再度問題を解き直し、間違った箇所を復習する
9
授業計画/Class データの統計処理
事前学習/Preparation 基本統計量とヒストグラムの定義を確認する
事後学習/Reviewing 基本統計量とヒストグラムの計算方法を復習する
10
授業計画/Class 仮説検定1:t検定
事前学習/Preparation 統計的仮説検定の定義とt検定について確認する
事後学習/Reviewing t検定による検定手順を復習する
11
授業計画/Class 仮説検定2:カイ2乗検定
事前学習/Preparation カイ2乗検定について確認する
事後学習/Reviewing カイ2乗検定の手順を復習する
12
授業計画/Class 相関
事前学習/Preparation 相関の目的や定義について確認する
事後学習/Reviewing 相関の求め方を復習する
13
授業計画/Class 単回帰分析
事前学習/Preparation 回帰分析の目的や定義を確認する
事後学習/Reviewing 単回帰分析の求め方を復習する
14
授業計画/Class 重回帰分析
事前学習/Preparation 単回帰分析の手順と回帰式の求め方を復習する
事後学習/Reviewing 重回帰分析の手順と回帰式の求め方を復習する
15
授業計画/Class 総合演習2
事前学習/Preparation 9回~14回までの内容を確実に作成できるようにする
事後学習/Reviewing これまでの講義資料および演習問題を復習する
授業方法/Method of instruction
区分/Type of Class 対面授業 / Classes in-person
実施形態/Class Method 通常型 / regular
補足事項/Supplementary notes本授業は対面授業(通常型)で実施します。新型コロナウイルス感染症の感染拡大等の理由により、対面授業が困難になった場合にはオンライン授業(オンデマンド型)で実施します。それぞれの場合における講義と演習の進め方は下記の通りです。
【対面授業(通常型)の場合】
講義:授業時間内に教室で実施
演習:授業時間内にCourse Powerで出題し、授業時間内にCourse Powerに提出
質疑:授業時間内に教室で対応
【オンライン授業(オンデマンド型)の場合】
講義:事前に説明動画をCourse Powerで配信
演習:授業時間内にCourse Powerで出題し、授業日の24時までにCourse Powerに提出
質疑:授業時間内にWebex Teamsで対応
活用される授業方法/Teaching methods used
成績評価方法/Evaluation
1 平常点 In-class Points 50% 授業内における演習課題の提出状況および得点
2 その他 Others 50% 総合演習1(25%)および総合演習2(25%)の得点
参考書/Reference books
 著者名
Author
タイトル
Title
出版社
Publisher
出版年
Published year
 
1 川上恭⼦ Exel VBAでデータ分析 (株)マイナビ 2015
2 米谷学 7日間集中講義! Excel統計学入門: データを見ただけで分析できるようになるために オーム社 2016
3 向後千春,冨永敦子 統計学がわかる 技術評論社 2007
4 向後千春,冨永敦子 統計学がわかる 回帰分析・因子分析編 技術評論社 2014