日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20252025 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経済学部/College of EconomicsCollege of Economics |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BX391/BX391BX391 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
R言語による企業関連データの分析 /Analysis of Corporate-Related Data Using R Language |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月3/Mon.3 Mon.3 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
EAF2340 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
抽選登録/Lottery RegistrationLottery Registration（定員：70人/ Capacity：70） |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned 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。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。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
2024年度以降入学者／データ分析入門1・2 2023年度以前入学者／情報処理入門1・2 |
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance 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。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship 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。 |
| 備考/ NotesNotes |
旧科目名）財務情報処理Ａ |
This course aims to develop the skills to independently process disclosed corporate data obtained from sources such as financial reports and calculate basic financial indicators. Additionally, students will learn the basic operations of RStudio, a free statistical analysis tool.
To understand a company's condition, it is essential to grasp various financial indicators beyond the reported figures, including those related to safety, growth, and efficiency. This course focuses on developing the ability to independently calculate several commonly used financial indicators. In addition to acquiring knowledge about financial metrics, students will gain fundamental data handling skills to process and analyze hundreds or thousands of data points in bulk. Calculations will be performed using RStudio, a free statistical analysis tool. No prior experience with RStudio is required.
| 1 | 講義のガイダンス、プログラミング言語の解説 |
| 2 | RおよびRstudioのインストール、基本的な使い方 |
| 3 | ベクトルとデータフレーム、リスト |
| 4 | パッケージのインストールと基本的な使い方 |
| 5 | 財務データの読み込みと解説 |
| 6 | 安全性分析 |
| 7 | 業種平均値の計算、活用方法 |
| 8 | 成長性分析① |
| 9 | 成長性分析② |
| 10 | 効率性分析 |
| 11 | 株価データの分析 |
| 12 | 回帰分析等の準備 |
| 13 | 金利計算 |
| 14 | 講義総括 |
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
講義後に各回で作成したスクリプトファイルに目を通し、実行時に返される結果をイメージできるようにしておくこと。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 70 | |
| 平常点 (In-class Points) | 30 |
講義中に出題する演習問題(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 笠原晃恭・村宮克彦 | 『ライブラリ データ分析への招待5 実証会計・ファイナンス Rによる財務・株式データの分析』 | 新世社 | 2022 | 9784883843497 |
| 2 | 馬場真哉 | 『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』 | ソシム | 2019 | 9784802612388 |
講義中にも解説するが、これまでに履修した統計学および簿記や金融に関する基本的な知識があれば望ましい。
教室備え付けのPC端末ではなく、個人所有のものを使用したい場合は初回講義までに各自で用意すること。
本講義では、有報などから取得した企業の開示値を独力で適切に処理し、基本的な財務指標を算出する技能を養う。また、無料の統計分析ツールであるRstudioの基本的な操作方法を学ぶ。
This course aims to develop the skills to independently process disclosed corporate data obtained from sources such as financial reports and calculate basic financial indicators. Additionally, students will learn the basic operations of RStudio, a free statistical analysis tool.
企業の状態を知るためには効果入れている財務数値の他に、安全性や成長性、効率性に関わる様々な財務指標を把握する必要がある。本講義では、特によく用いられているいくつかの財務指標を自分自身の力で計算するための力を養う。財務指標に関する知識だけではなく、数百あるいは数千のデータを一括で処理し分析可能な状態にする、基礎的なデータのハンドリング能力を身に着けることができる。数値の算出には無料の統計解析ツールであるRStudioを用いる。RStudioの使用経験は特に必要としない。
To understand a company's condition, it is essential to grasp various financial indicators beyond the reported figures, including those related to safety, growth, and efficiency. This course focuses on developing the ability to independently calculate several commonly used financial indicators. In addition to acquiring knowledge about financial metrics, students will gain fundamental data handling skills to process and analyze hundreds or thousands of data points in bulk. Calculations will be performed using RStudio, a free statistical analysis tool. No prior experience with RStudio is required.
| 1 | 講義のガイダンス、プログラミング言語の解説 |
| 2 | RおよびRstudioのインストール、基本的な使い方 |
| 3 | ベクトルとデータフレーム、リスト |
| 4 | パッケージのインストールと基本的な使い方 |
| 5 | 財務データの読み込みと解説 |
| 6 | 安全性分析 |
| 7 | 業種平均値の計算、活用方法 |
| 8 | 成長性分析① |
| 9 | 成長性分析② |
| 10 | 効率性分析 |
| 11 | 株価データの分析 |
| 12 | 回帰分析等の準備 |
| 13 | 金利計算 |
| 14 | 講義総括 |
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
講義後に各回で作成したスクリプトファイルに目を通し、実行時に返される結果をイメージできるようにしておくこと。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 70 | |
| 平常点 (In-class Points) | 30 |
講義中に出題する演習問題(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 笠原晃恭・村宮克彦 | 『ライブラリ データ分析への招待5 実証会計・ファイナンス Rによる財務・株式データの分析』 | 新世社 | 2022 | 9784883843497 |
| 2 | 馬場真哉 | 『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』 | ソシム | 2019 | 9784802612388 |
講義中にも解説するが、これまでに履修した統計学および簿記や金融に関する基本的な知識があれば望ましい。
教室備え付けのPC端末ではなく、個人所有のものを使用したい場合は初回講義までに各自で用意すること。