日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College College of Business
Course Code BT070
Theme・Subtitle
Class Format Online (all classes are online)
Class Format (Supplementary Items) 発話を伴う授業を学内で受講する場合は8201の利用可
Campus Practical Training
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Mon.1
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Credits 2
Course Number BUS4100
Language Japanese
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges 履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。
Course Cancellation 〇(履修中止可/ Eligible for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy 各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針(DP)や教育課程編成の方針(CP)に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。
Notes

【Course Objectives】

In this course, students will acquire the skills to be able to scientifically verify phenomena extracted from data, and extract useful information from data. In concrete terms, the goal of this course is to be able to use the statistical software.

【Course Contents】

This course introduces the basics of statistical analysis, multivariate analysis methods, and data mining methods through lectures and seminars. In the seminars, students will develop the ability to analyze data in practice by analyzing sample data using statistical software.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 ガイダンス:データサイエンスの考え方
2 データ活用法と各種事例1
3 データ活用法と各種事例2
4 回帰分析の基礎
5 回帰分析の応用
6 回帰分析実習
7 ロジスティック回帰分析1
8 ロジスティック回帰分析2
9 ロジスティック回帰分析実習
10 因子分析の基礎1
11 因子分析の基礎2
12 因子分析の応用
13 因子分析実習
14 総括

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

本講義では,講義の復習を兼ねて,隔週ごとに中間課題を提示する。そのため,講義時間外においても統計ソフトウェアに触れ,講義に望んでほしい

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
平常点 (In-class Points)100 授業参加度(30%)
中間課題(30%)
最終レポート(40%)
備考 (Notes)
本講義では,分析演習がメインとなるため,授業には毎回出席すること。なお,授業参加度はリアクションペーパーで評価する。

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

すべての講義をオンラインで実施する。なお、分析のために必要な統計ソフトウェアを授業中に使用し、実習を行うので、パソコンを用意して参加すること。

【注意事項 / Notice】

大学院初級レベル(4年次生履修推奨)