| １． |
授業の内容（Course Description） |
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現代の世の中には様々なデータが収集され蓄積されています．
例えば，コンビニエンスストアやスーパー，百貨店では売り上げデータを収集していますし，
野球では投手が打者に対して投球した球種・球速，その時のカウントのデータなど様々なデータを収集しています．また，視聴率や内閣などの支持率もデータの収集が行われています．
これらのデータは，収集しただけではただの文字や数字の羅列に過ぎませんが，「適切な方法」を用いて分析することで，文字や数字の羅列が「情報」となり，そこから有益な知識・知見を得ることができます．
本演習では，データを分析する方法について扱います．
収集したデータの種類や，そのデータからどういう情報を得たいのかによって用いるデータ分析の方法は変わってきます．そこで，代表的なデータ分析の方法について学習するとともに，実際のデータを分析を行っていくことを計画しています．
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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いくつかのデータ分析の方法について理解するとともに，ソフトウェアを用いて分析し，結果の正しい解釈ができるようになることを目標とします．
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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演習への参加態度，提出物の内容等を総合して評価します．
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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テキスト・参考文献は適宜指示しますが，『よくわかる統計解析の基本と仕組み 改訂版』（秀和システム），『多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門』（ナカニシヤ出版）等を利用することを計画しています．
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| ５． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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履修者にはデータ分析の方法を楽しく学んでもらいたいと考えています．
積極的に演習に参加し学んでください．
履修者の人数等によってはグループ学習も考えています．
なお，データを扱う際には主にExcelを，プレゼンテーションを行う際にはPowerPointを使用します．これらのソフトをある程度扱えることが望ましいですが，演習中にも必要に応じて説明を行いますので安心して履修してください．
（「データ処理演習 I」「データ処理演習 II」を履修していない人は履修・聴講すると良いと思います．）
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| ６． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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履修者によって細かい内容は検討します．
【第１回】
オリエンテーション
【第２回】～【第５回】
データ分析の基本について学習する．
【第６回】～【第11回】
いくつかのデータ分析の方法についてそれぞれ2～3回をかけて学習する．
【第12回】～【第14回】
これまでに学習したデータ分析の方法を用いて実習と発表を行う．
【第15回】
まとめ
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