日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経営学部/College of BusinessCollege of Business |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BT070/BT070BT070 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)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 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
実習/Practical TrainingPractical Training |
| 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1･/Mon.1･ Mon.1･ |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
BUS4100 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
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 |
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| 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 |
|
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
BT070 |
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.
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.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
データから抽出された現象を科学的に検証したり，データから有益な情報を抽出できる能力を習得する。統計ソフトウェアを利用し，統計的な分析が可能となることを目標とし、授業で紹介する多変量解析手法の実践が可能となる。
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.
本講義では，講義と演習を通して，回帰分析、ロジスティック回帰分析、因子分析などの多変量解析手法，データマイニング手法を紹介する。演習では，統計ソフトウェアを用いて，実例のデータを分析しながら実践的なデータ分析能力を養成する。
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.
| 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 |
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
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
| 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。 | ||
なし/None
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。
大学院初級レベル（4年次生履修推奨）