日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College College of Business
Course Code BT314
Theme・Subtitle データ分析の基礎(Introduction to Data Analysis)
Class Format Face to face (all classes are face-to-face)
Class Format (Supplementary Items)
Campus
Campus
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Fri.4
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Credits 2
Course Number BUS2010
Language Japanese
Class Registration Method "Other" 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
Course Cancellation 〇(履修中止可/ Eligible for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy
Notes コンセントレーション:マーケティング領域

【Course Objectives】

The goal of this seminar is to acquire practical skills in the use of data within the decision-making process. In particular, we aim to teach techniques to correctly draw conclusions from empirical data, in addition to techniques to effectively communicate your findings.

【Course Contents】

In this seminar, while reviewing basic tools for data analysis such as statistics and research methods, students will improve their ability to analyze data by performing analysis on real-world data. Specifically, students will get comfortable through repetition with the overall presentation workflow of identifying problems, setting hypotheses, planning and carrying out data collection for hypothesis testing, and executing/summarizing data analyses. Students will also gain some practical experience. This seminar will contain group work and work to be done individually. Here are some types of data and examples that will be used to learn analytical methods in the seminar:
・ Analysis of POS data from convenience stores
・ Analysis of strategy evaluations using sports data
・ Survey data used for evaluating the effectiveness of advertising
Please keep in mind that class time will mainly be used for presentations and discussion of the analysis results. Research, analysis, etc. will require a significant amount of time outside of the scheduled class hours.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 ガイダンス
2 統計的なもののみかた・考え方
3 データを用いた仮説検証1
4 データを用いた仮説検証2
5 政府統計などの2次データ
6 政府統計などの2次データの活用1
7 政府統計などの2次データの活用2
8 統計分析手法の学習と統計ソフトウェアの活用:基本統計の活用
9 統計分析手法の学習と統計ソフトウェアの活用:Excelでの実践
10 統計分析手法の学習と統計ソフトウェアの活用:SPSSでの実践
11 ビッグデータの解析:データベースの操作
12 ビッグデータの解析演習1
13 ビッグデータの解析演習2
14 まとめ

【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】

指定された資料や書籍について,事前学習をしておくこと。また、演習の時間外でのグループワークも必要になる。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
平常点 (In-class Points)100 演習時間内でのプレゼンテーション(40%)
授業期間内レポート(3回の予定)(30%)
最終レポート(30%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

その他 (Others)
とくに指定しない

【参考文献 / Readings】

その他 (Others)
随時紹介する

【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】

グローバル教養副専攻のデータサイエンス副専攻の修了ができるような科目履修を勧める。

【注意事項 / Notice】