シラバス参照

開講年度(Academic Year) 2021 
科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
自動登録/データアナリティクス演習1
(Seminar in Data Analytics 1) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
データアナリティクス演習1
 
担当者 (Instructor) 山口 和範(YAMAGUCHI KAZUNORI)
田中 聡(TANAKA SATOSHI)
廣川 佳子(HIROKAWA KEIKO) 
時間割 (Class Schedule) 秋学期1 (Fall Semester 1) 土曜日(Sat) 3時限(Period 3) 8501(Room)
秋学期1 (Fall Semester 1) 土曜日(Sat) 4時限(Period 4) 8501(Room)
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
MBU5010 
使用言語
(Language)
日本語
(Japanese) 
備考 (Notes)  
テキスト用コード (Text Code) KM808 



授業の
目標
Course
Objectives
人材開発・組織開発・リーダーシップ開発にまつわる調査を実施・分析するための基礎的概念について理解を深めること 
To understand basic concepts of statistical analysis and quantitative research methods on human resource development, organizational development, and leadership development.
 
授業の
内容
Course
Contents
理論編(1〜8):統計・データアナリティクスに関する基礎的概念・手法を学ぶ
実習前編(9〜14):調査設計の実習を通じて、データアナリティクスの実践知を獲得する
※本科目は「データアナリティクス演習2」と連動した授業である 
This course deals with the following:
Part 1 (1–8): students are expected to learn basic concepts and methods related to statistics and data analysis.
Part 2 (9–14): students are expected to practice data analysis and building a research design.
Please note that this course is linked to "Seminar in Data Analytics 2."
 
授業計画
Course
Schedule
1. ガイダンス:学習目標・講義の進め方・評価基準 
2. 今なぜ「ひとと組織の領域」にデータアナリティクスなのか?
データアナリティクスの目的・活用イメージ・限界 
3. データアナリティクスの基本的な進め方
課題→仮説→調査→集計→分析→解決提案 
4. データについての基本的な考え方
データの種類、尺度水準、代表値など 
5. 統計基礎:記述統計の基本
度数分布、散布図、(多重)クロス集計、相関分析など 
6. 統計基礎:推測統計の基本
統計的推定と仮説検定 
7. 統計基礎:多変量解析の基本①
回帰分析・重回帰分析など 
8. 統計基礎:多変量解析の基本②
クラスター分析など 
9. 調査実習:問いと仮説を立てる(レクチャー)
調査課題と仮説の設定について 
10. 調査実習:問いと仮説を立てる(グループワーク) 
11. 調査実習:調査項目を作成する(レクチャー)
既存尺度の調べ方、調査項目の作り方など 
12. 調査実習:調査項目を作成する(グループワーク) 
13. 調査実習:調査票作成ワーク(グループワーク) 
14. 調査実習:調査票作成ワーク(グループワーク) 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
データアナリティクスに関する基礎的な知識の習得を目的として、講義内容に関連する動画を事前に視聴していただくことがある。また、授業後に適宜、学習内容に関連する課題を提示し、グループ・個人単位で取り組んでいただくことがある。 
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
平常点(In-class Points) 100  %
出席状況・授業への参加態度(50%) 、提出課題の内容(50%)
備考(Notes)
いかなる理由があっても、3回以上欠席した場合は、自動的に単位取得ができなくなるので留意すること。
テキスト
Textbooks
特に指定しない
参考文献
Readings
授業の初回に指定する
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
• 本科目は、講義に続いてクラスあるいはチーム単位でのディスカッション形式で授業を展開する。
• 双方向による授業の割合は100%(14回中14回)である。 
・実習では、グループで調査先企業を確保し、調査計画立案・調査票作成・アンケート実施・データ分析までの一連の流れを経験する。
・一部、対面授業回を実施する可能性あり(ただし、その場合もオンラインでの受講可) 
注意事項
Notice
 


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