| １． |
授業の内容（Course Description） |
|
近年，「ビッグデータ」という言葉が持て囃されているように，現代の世の中では様々なデータが収集され蓄積され続けています．身近なところでは，コンビニエンスストアやスーパー等の小売店やネットショップでは売り上げのデータを収集し分析をしています．また，スポーツの分野においても様々な競技で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，「データマイニング」を用いて分析することで，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であるデータマイニングについて学習します．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，データ分析の考え方やデータの集計方法，代表的なデータ分析の方法について学習するとともに，実際のデータを用いて分析を行います．
|
| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
|
データ分析の考え方や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．
|
| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
|
出席回数や参加態度，提出物等を総合して評価します．
|
| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
|
適宜指示します．
|
| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
|
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．
|
| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
|
積極的に参加し，楽しんで学んでください．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する予定でいます．
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．「統計学」，「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推奨します．
|
| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
|
【第１回】～【第３回】
前期の復習およびグループ発表．
【第４回】～【第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回】～【第15回】
分析した結果の発表会（プレゼン大会）を行う．
|
