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2
(Seminar in Data Analytics 2) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
データアナリティクス演習2 
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2 (Fall Semester 2) 土曜日(Sat) 3時限(Period 3) 8501(Room)
秋学期2 (Fall Semester 2) 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) KM809 



授業の
目標
Course
Objectives
1.調査および施策の評価を行うために、統計ソフトに習熟すること
2.実データを分析・レポートしながら、データアナリティクスにまつわる実践知を獲得すること 
The objectives of this course is as follows:
1. To become familiar with statistical software to conduct surveys and evaluate salient measures
2. To gain practical knowledge regarding data analytics while analyzing and reporting on actual data 
授業の
内容
Course
Contents
分析演習編(1〜8):実データの分析演習を通じて、データアナリティクスの実践知を獲得する
実習後編(9〜14):調査データ分析・レポートの実習を通じて、データアナリティクス(全般)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1」と連動した授業である
 
This course deads with the following:
Part 1: students are expected to gain practical knowledge of data analytics through data analysis practice.
Part 2: students are expected to gain practical knowledge of data analytics through practical training of data analysis of survey data and reporting.
Please note that this course is linked to " Seminar in Data Analytics 1." 
授業計画
Course
Schedule
1. 演習:統計ソフトインストール / BLPデータインポート 
2. 演習:統計ソフト操作方法 
3. 演習:記述統計を実践する
度数分布、クロス集計、相関分析 
4. 演習:推測統計を実践する
t検定、分散分析 
5. 演習:多変量解析を実践する
回帰分析・重回帰分析 
6. 演習:多変量解析を実践する
クラスター分析 
7. 演習:分析結果を効果的に伝えるには?(レクチャー)
データ要約のルール、グラフ化の基本と陥りがちな罠 
8. 演習:分析結果を効果的に伝えるには?(グループワーク) 
9. 分析実習:調査データを分析する(グループワーク) 
10. 分析実習:調査データを分析する(グループワーク) 
11. 分析実習:調査データを分析する(グループワーク) 
12. 分析実習:調査データを分析する(グループワーク) 
13. 分析実習:最終プレゼンテーション 
14. まとめ 
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(30%) 、提出課題の内容(30%) 、最終プレゼンテーションの内容(40%)
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
授業の初回に提示する
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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