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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のデータを収集していますし、テレビの視聴率や内閣等の支持率は社会調査によってデータが収集されています。スポーツの分野においても様々なスポーツで様々なデータが収集されています。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、売上のデータやアンケート調査によって得られた実際のデータを用いて、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。さらに結果の発表を行うことでプレゼンテーション能力の向上を目指します。
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3. |
成績評価方法(Grading Policy) |
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出席回数や参加態度、提出物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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適宜指示します。
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授業時間外の学習《準備学習》(Assignments) |
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演習時に出された課題をしっかり行うこと。特にグループで課題を行う際には、授業時間以外でもグループで集まり、きちんと議論して課題を行うようにすること。
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学生への要望・その他(Class Requirements) |
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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。演習に積極的に参加し学んでください。また、ゼミ生同士や担当教員との交流を図るために、年に数回の飲み会や合宿等のイベントを開催します。これらにも積極的に参加してもらいたいと思っています。 なお、データ分析を行うためには統計およびExcelの操作に関する多少の知識が必要になります。「入門統計学」、「統計学総論」、「社会調査論」等の統計に関する授業、および「情報リテラシーII(表計算基礎)」、「データ処理演習」等のExcelの操作を学習する授業の単位を取得している、もしくは並行して履修することを求めます。
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7. |
授業の計画(Course Syllabus) |
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【第1回】 前期の復習 【第2~11回】 個人もしくはグループごとにテーマを決め、実際のデータを自由に分析する。 【第12~14回】 分析した結果の発表会(プレゼン大会)を行う。 【第15回】 まとめ
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